--- comments: true status: new --- # 12.2.   分治搜索策略 我们已经学过,搜索算法分为两大类: - **暴力搜索**:它通过遍历数据结构实现,时间复杂度为 $O(n)$ 。 - **自适应搜索**:它利用特有的数据组织形式或先验信息,可达到 $O(\log n)$ 甚至 $O(1)$ 的时间复杂度。 实际上,**时间复杂度为 $O(\log n)$ 的搜索算法通常都是基于分治策略实现的**,例如: - 二分查找的每一步都将问题(在数组中搜索目标元素)分解为一个小问题(在数组的一半中搜索目标元素),这个过程一直持续到数组为空或找到目标元素为止。 - 树是分治关系的代表,在二叉搜索树、AVL 树、堆等数据结构中,各种操作的时间复杂度皆为 $O(\log n)$ 。 以二分查找为例: - **问题可以被分解**:二分查找递归地将原问题(在数组中进行查找)分解为子问题(在数组的一半中进行查找),这是通过比较中间元素和目标元素来实现的。 - **子问题是独立的**:在二分查找中,每轮只处理一个子问题,它不受另外子问题的影响。 - **子问题的解无需合并**:二分查找旨在查找一个特定元素,因此不需要将子问题的解进行合并。当子问题得到解决时,原问题也会同时得到解决。 分治能够提升搜索效率,本质上是因为暴力搜索每轮只能排除一个选项,**而分治搜索每轮可以排除一半选项**。 ### 基于分治实现二分 在之前的章节中,二分查找是基于递推(迭代)实现的。现在我们基于分治(递归)来实现它。 !!! question 给定一个长度为 $n$ 的有序数组 `nums` ,数组中所有元素都是唯一的,请查找元素 `target` 。 从分治角度,我们将搜索区间 $[i, j]$ 对应的子问题记为 $f(i, j)$ 。 从原问题 $f(0, n-1)$ 为起始点,二分查找的分治步骤为: 1. 计算搜索区间 $[i, j]$ 的中点 $m$ ,根据它排除一半搜索区间。 2. 递归求解规模减小一半的子问题,可能为 $f(i, m-1)$ 或 $f(m+1, j)$ 。 3. 循环第 `1.` , `2.` 步,直至找到 `target` 或区间为空时返回。 下图展示了在数组中二分查找元素 $6$ 的分治过程。 ![二分查找的分治过程](binary_search_recur.assets/binary_search_recur.png)

Fig. 二分查找的分治过程

在实现代码中,我们声明一个递归函数 `dfs()` 来求解问题 $f(i, j)$ 。 === "Java" ```java title="binary_search_recur.java" /* 二分查找:问题 f(i, j) */ int dfs(int[] nums, int target, int i, int j) { // 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1 if (i > j) { return -1; } // 计算中点索引 m int m = (i + j) / 2; if (nums[m] < target) { // 递归子问题 f(m+1, j) return dfs(nums, target, m + 1, j); } else if (nums[m] > target) { // 递归子问题 f(i, m-1) return dfs(nums, target, i, m - 1); } else { // 找到目标元素,返回其索引 return m; } } /* 二分查找 */ int binarySearch(int[] nums, int target) { int n = nums.length; // 求解问题 f(0, n-1) return dfs(nums, target, 0, n - 1); } ``` === "C++" ```cpp title="binary_search_recur.cpp" /* 二分查找:问题 f(i, j) */ int dfs(vector &nums, int target, int i, int j) { // 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1 if (i > j) { return -1; } // 计算中点索引 m int m = (i + j) / 2; if (nums[m] < target) { // 递归子问题 f(m+1, j) return dfs(nums, target, m + 1, j); } else if (nums[m] > target) { // 递归子问题 f(i, m-1) return dfs(nums, target, i, m - 1); } else { // 找到目标元素,返回其索引 return m; } } /* 二分查找 */ int binarySearch(vector &nums, int target) { int n = nums.size(); // 求解问题 f(0, n-1) return dfs(nums, target, 0, n - 1); } ``` === "Python" ```python title="binary_search_recur.py" def dfs(nums: list[int], target: int, i: int, j: int) -> int: """二分查找:问题 f(i, j)""" # 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1 if i > j: return -1 # 计算中点索引 m m = (i + j) // 2 if nums[m] < target: # 递归子问题 f(m+1, j) return dfs(nums, target, m + 1, j) elif nums[m] > target: # 递归子问题 f(i, m-1) return dfs(nums, target, i, m - 1) else: # 找到目标元素,返回其索引 return m def binary_search(nums: list[int], target: int) -> int: """二分查找""" n = len(nums) # 求解问题 f(0, n-1) return dfs(nums, target, 0, n - 1) ``` === "Go" ```go title="binary_search_recur.go" /* 二分查找:问题 f(i, j) */ func dfs(nums []int, target, i, j int) int { // 如果区间为空,代表没有目标元素,则返回 -1 if i > j { return -1 } // 计算索引中点 m := i + ((j - i) >> 1) //判断中点与目标元素大小 if nums[m] < target { // 小于则递归右半数组 // 递归子问题 f(m+1, j) return dfs(nums, target, m+1, j) } else if nums[m] > target { // 小于则递归左半数组 // 递归子问题 f(i, m-1) return dfs(nums, target, i, m-1) } else { // 找到目标元素,返回其索引 return m } } /* 二分查找 */ func binarySearch(nums []int, target int) int { n := len(nums) return dfs(nums, target, 0, n-1) } ``` === "JS" ```javascript title="binary_search_recur.js" [class]{}-[func]{dfs} [class]{}-[func]{binarySearch} ``` === "TS" ```typescript title="binary_search_recur.ts" [class]{}-[func]{dfs} [class]{}-[func]{binarySearch} ``` === "C" ```c title="binary_search_recur.c" [class]{}-[func]{dfs} [class]{}-[func]{binarySearch} ``` === "C#" ```csharp title="binary_search_recur.cs" /* 二分查找:问题 f(i, j) */ int dfs(int[] nums, int target, int i, int j) { // 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1 if (i > j) { return -1; } // 计算中点索引 m int m = (i + j) / 2; if (nums[m] < target) { // 递归子问题 f(m+1, j) return dfs(nums, target, m + 1, j); } else if (nums[m] > target) { // 递归子问题 f(i, m-1) return dfs(nums, target, i, m - 1); } else { // 找到目标元素,返回其索引 return m; } } /* 二分查找 */ int binarySearch(int[] nums, int target) { int n = nums.Length; // 求解问题 f(0, n-1) return dfs(nums, target, 0, n - 1); } ``` === "Swift" ```swift title="binary_search_recur.swift" [class]{}-[func]{dfs} [class]{}-[func]{binarySearch} ``` === "Zig" ```zig title="binary_search_recur.zig" [class]{}-[func]{dfs} [class]{}-[func]{binarySearch} ``` === "Dart" ```dart title="binary_search_recur.dart" [class]{}-[func]{dfs} [class]{}-[func]{binarySearch} ``` === "Rust" ```rust title="binary_search_recur.rs" /* 二分查找:问题 f(i, j) */ fn dfs(nums: &[i32], target: i32, i: i32, j: i32) -> i32 { // 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1 if i > j { return -1; } let m: i32 = (i + j) / 2; if nums[m as usize] < target { // 递归子问题 f(m+1, j) return dfs(nums, target, m + 1, j); } else if nums[m as usize] > target { // 递归子问题 f(i, m-1) return dfs(nums, target, i, m - 1); } else { // 找到目标元素,返回其索引 return m; } } /* 二分查找 */ fn binary_search(nums: &[i32], target: i32) -> i32 { let n = nums.len() as i32; // 求解问题 f(0, n-1) dfs(nums, target, 0, n - 1) } ```