--- comments: true --- # 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"
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