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# 12.2 分治搜尋策略
我們已經學過,搜尋演算法分為兩大類。
- **暴力搜尋**:它透過走訪資料結構實現,時間複雜度為 $O(n)$ 。
- **自適應搜尋**:它利用特有的資料組織形式或先驗資訊,時間複雜度可達到 $O(\log n)$ 甚至 $O(1)$ 。
實際上,**時間複雜度為 $O(\log n)$ 的搜尋演算法通常是基於分治策略實現的**,例如二分搜尋和樹。
- 二分搜尋的每一步都將問題(在陣列中搜索目標元素)分解為一個小問題(在陣列的一半中搜索目標元素),這個過程一直持續到陣列為空或找到目標元素為止。
- 樹是分治思想的代表,在二元搜尋樹、AVL 樹、堆積等資料結構中,各種操作的時間複雜度皆為 $O(\log n)$ 。
二分搜尋的分治策略如下所示。
- **問題可以分解**:二分搜尋遞迴地將原問題(在陣列中進行查詢)分解為子問題(在陣列的一半中進行查詢),這是透過比較中間元素和目標元素來實現的。
- **子問題是獨立的**:在二分搜尋中,每輪只處理一個子問題,它不受其他子問題的影響。
- **子問題的解無須合併**:二分搜尋旨在查詢一個特定元素,因此不需要將子問題的解進行合併。當子問題得到解決時,原問題也會同時得到解決。
分治能夠提升搜尋效率,本質上是因為暴力搜尋每輪只能排除一個選項,**而分治搜尋每輪可以排除一半選項**。
### 1. 基於分治實現二分搜尋
在之前的章節中,二分搜尋是基於遞推(迭代)實現的。現在我們基於分治(遞迴)來實現它。
!!! question
給定一個長度為 $n$ 的有序陣列 `nums` ,其中所有元素都是唯一的,請查詢元素 `target` 。
從分治角度,我們將搜尋區間 $[i, j]$ 對應的子問題記為 $f(i, j)$ 。
以原問題 $f(0, n-1)$ 為起始點,透過以下步驟進行二分搜尋。
1. 計算搜尋區間 $[i, j]$ 的中點 $m$ ,根據它排除一半搜尋區間。
2. 遞迴求解規模減小一半的子問題,可能為 $f(i, m-1)$ 或 $f(m+1, j)$ 。
3. 迴圈第 `1.` 步和第 `2.` 步,直至找到 `target` 或區間為空時返回。
圖 12-4 展示了在陣列中二分搜尋元素 $6$ 的分治過程。
![二分搜尋的分治過程](binary_search_recur.assets/binary_search_recur.png){ class="animation-figure" }
圖 12-4 二分搜尋的分治過程
在實現程式碼中,我們宣告一個遞迴函式 `dfs()` 來求解問題 $f(i, j)$ :
=== "Python"
```python title="binary_search_recur.py"
def dfs(nums: list[int], target: int, i: int, j: int) -> int:
"""二分搜尋:問題 f(i, j)"""
# 若區間為空,代表無目標元素,則返回 -1
if i > j:
return -1
# 計算中點索引 m
m = (i + j) // 2
if nums[m] < target:
# 遞迴子問題 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j)
elif nums[m] > target:
# 遞迴子問題 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1)
else:
# 找到目標元素,返回其索引
return m
def binary_search(nums: list[int], target: int) -> int:
"""二分搜尋"""
n = len(nums)
# 求解問題 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1)
```
=== "C++"
```cpp title="binary_search_recur.cpp"
/* 二分搜尋:問題 f(i, j) */
int dfs(vector &nums, int target, int i, int j) {
// 若區間為空,代表無目標元素,則返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 計算中點索引 m
int m = (i + j) / 2;
if (nums[m] < target) {
// 遞迴子問題 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 遞迴子問題 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目標元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分搜尋 */
int binarySearch(vector &nums, int target) {
int n = nums.size();
// 求解問題 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "Java"
```java title="binary_search_recur.java"
/* 二分搜尋:問題 f(i, j) */
int dfs(int[] nums, int target, int i, int j) {
// 若區間為空,代表無目標元素,則返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 計算中點索引 m
int m = (i + j) / 2;
if (nums[m] < target) {
// 遞迴子問題 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 遞迴子問題 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目標元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分搜尋 */
int binarySearch(int[] nums, int target) {
int n = nums.length;
// 求解問題 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "C#"
```csharp title="binary_search_recur.cs"
/* 二分搜尋:問題 f(i, j) */
int DFS(int[] nums, int target, int i, int j) {
// 若區間為空,代表無目標元素,則返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 計算中點索引 m
int m = (i + j) / 2;
if (nums[m] < target) {
// 遞迴子問題 f(m+1, j)
return DFS(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 遞迴子問題 f(i, m-1)
return DFS(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目標元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分搜尋 */
int BinarySearch(int[] nums, int target) {
int n = nums.Length;
// 求解問題 f(0, n-1)
return DFS(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "Go"
```go title="binary_search_recur.go"
/* 二分搜尋:問題 f(i, j) */
func dfs(nums []int, target, i, j int) int {
// 如果區間為空,代表沒有目標元素,則返回 -1
if i > j {
return -1
}
// 計算索引中點
m := i + ((j - i) >> 1)
//判斷中點與目標元素大小
if nums[m] < target {
// 小於則遞迴右半陣列
// 遞迴子問題 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m+1, j)
} else if nums[m] > target {
// 小於則遞迴左半陣列
// 遞迴子問題 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m-1)
} else {
// 找到目標元素,返回其索引
return m
}
}
/* 二分搜尋 */
func binarySearch(nums []int, target int) int {
n := len(nums)
return dfs(nums, target, 0, n-1)
}
```
=== "Swift"
```swift title="binary_search_recur.swift"
/* 二分搜尋:問題 f(i, j) */
func dfs(nums: [Int], target: Int, i: Int, j: Int) -> Int {
// 若區間為空,代表無目標元素,則返回 -1
if i > j {
return -1
}
// 計算中點索引 m
let m = (i + j) / 2
if nums[m] < target {
// 遞迴子問題 f(m+1, j)
return dfs(nums: nums, target: target, i: m + 1, j: j)
} else if nums[m] > target {
// 遞迴子問題 f(i, m-1)
return dfs(nums: nums, target: target, i: i, j: m - 1)
} else {
// 找到目標元素,返回其索引
return m
}
}
/* 二分搜尋 */
func binarySearch(nums: [Int], target: Int) -> Int {
// 求解問題 f(0, n-1)
dfs(nums: nums, target: target, i: nums.startIndex, j: nums.endIndex - 1)
}
```
=== "JS"
```javascript title="binary_search_recur.js"
/* 二分搜尋:問題 f(i, j) */
function dfs(nums, target, i, j) {
// 若區間為空,代表無目標元素,則返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 計算中點索引 m
const m = i + ((j - i) >> 1);
if (nums[m] < target) {
// 遞迴子問題 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 遞迴子問題 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目標元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分搜尋 */
function binarySearch(nums, target) {
const n = nums.length;
// 求解問題 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "TS"
```typescript title="binary_search_recur.ts"
/* 二分搜尋:問題 f(i, j) */
function dfs(nums: number[], target: number, i: number, j: number): number {
// 若區間為空,代表無目標元素,則返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 計算中點索引 m
const m = i + ((j - i) >> 1);
if (nums[m] < target) {
// 遞迴子問題 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 遞迴子問題 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目標元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分搜尋 */
function binarySearch(nums: number[], target: number): number {
const n = nums.length;
// 求解問題 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "Dart"
```dart title="binary_search_recur.dart"
/* 二分搜尋:問題 f(i, j) */
int dfs(List nums, int target, int i, int j) {
// 若區間為空,代表無目標元素,則返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 計算中點索引 m
int m = (i + j) ~/ 2;
if (nums[m] < target) {
// 遞迴子問題 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 遞迴子問題 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目標元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分搜尋 */
int binarySearch(List nums, int target) {
int n = nums.length;
// 求解問題 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "Rust"
```rust title="binary_search_recur.rs"
/* 二分搜尋:問題 f(i, j) */
fn dfs(nums: &[i32], target: i32, i: i32, j: i32) -> i32 {
// 若區間為空,代表無目標元素,則返回 -1
if i > j {
return -1;
}
let m: i32 = (i + j) / 2;
if nums[m as usize] < target {
// 遞迴子問題 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if nums[m as usize] > target {
// 遞迴子問題 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目標元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分搜尋 */
fn binary_search(nums: &[i32], target: i32) -> i32 {
let n = nums.len() as i32;
// 求解問題 f(0, n-1)
dfs(nums, target, 0, n - 1)
}
```
=== "C"
```c title="binary_search_recur.c"
/* 二分搜尋:問題 f(i, j) */
int dfs(int nums[], int target, int i, int j) {
// 若區間為空,代表無目標元素,則返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 計算中點索引 m
int m = (i + j) / 2;
if (nums[m] < target) {
// 遞迴子問題 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 遞迴子問題 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目標元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分搜尋 */
int binarySearch(int nums[], int target, int numsSize) {
int n = numsSize;
// 求解問題 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "Kotlin"
```kotlin title="binary_search_recur.kt"
/* 二分搜尋:問題 f(i, j) */
fun dfs(
nums: IntArray,
target: Int,
i: Int,
j: Int
): Int {
// 若區間為空,代表無目標元素,則返回 -1
if (i > j) {
return -1
}
// 計算中點索引 m
val m = (i + j) / 2
return if (nums[m] < target) {
// 遞迴子問題 f(m+1, j)
dfs(nums, target, m + 1, j)
} else if (nums[m] > target) {
// 遞迴子問題 f(i, m-1)
dfs(nums, target, i, m - 1)
} else {
// 找到目標元素,返回其索引
m
}
}
/* 二分搜尋 */
fun binarySearch(nums: IntArray, target: Int): Int {
val n = nums.size
// 求解問題 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1)
}
```
=== "Ruby"
```ruby title="binary_search_recur.rb"
[class]{}-[func]{dfs}
[class]{}-[func]{binary_search}
```
=== "Zig"
```zig title="binary_search_recur.zig"
[class]{}-[func]{dfs}
[class]{}-[func]{binarySearch}
```
??? pythontutor "視覺化執行"