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comments: true
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# 12.2. 分治搜索策略
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我们已经学过，搜索算法分为两大类：暴力搜索、自适应搜索。暴力搜索的时间复杂度为 $O(n)$ 。自适应搜索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。
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实际上，**$O(\log n)$ 的搜索算法通常都是基于分治策略实现的**，例如：
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- 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。
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- 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 $O(\log n)$ 。
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分治之所以能够提升搜索效率，是因为暴力搜索每轮只能排除一个选项，**而基于分治的搜索每轮可以排除一半选项**。
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## 12.2.1. 基于分治实现二分
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接下来，我们尝试从分治策略的角度分析二分查找的性质：
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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在之前章节中，我们基于递推（迭代）实现二分查找。现在，我们尝试基于递归分治来实现它。
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问题定义为：**在数组 `nums` 的区间 $[i, j]$ 内查找元素 `target`** ，记为 $f(i, j)$ 。
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设数组长度为 $n$ ，则二分查找的流程为：从原问题 $f(0, n-1)$ 开始，每轮排除一半索引区间，递归求解规模减小一半的子问题，直至找到 `target` 或区间为空时返回。
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下图展示了在数组中二分查找目标元素 $6$ 的分治过程。
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<p align="center"> Fig. 二分查找的分治过程 </p>
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如下代码所示，我们声明一个递归函数 `dfs()` 来求解问题 $f(i, j)$ 。
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=== "Java"
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```java title="binary_search_recur.java"
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/* 二分查找：问题 f(i, j) */
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int dfs(int[] nums, int target, int i, int j) {
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// 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
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if (i > j) {
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return -1;
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}
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// 计算中点索引 m
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int m = (i + j) / 2;
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if (nums[m] < target) {
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// 递归子问题 f(m+1, j)
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return dfs(nums, target, m + 1, j);
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} else if (nums[m] > target) {
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// 递归子问题 f(i, m-1)
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|
return dfs(nums, target, i, m - 1);
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} else {
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// 找到目标元素，返回其索引
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return m;
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}
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}
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/* 二分查找 */
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int binarySearch(int[] nums, int target) {
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int n = nums.length;
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// 求解问题 f(0, n-1)
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return dfs(nums, target, 0, n - 1);
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}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="binary_search_recur.cpp"
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/* 二分查找：问题 f(i, j) */
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int dfs(vector<int> &nums, int target, int i, int j) {
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// 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
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if (i > j) {
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|
return -1;
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|
}
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|
// 计算中点索引 m
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|
int m = (i + j) / 2;
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|
if (nums[m] < target) {
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|
// 递归子问题 f(m+1, j)
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|
|
return dfs(nums, target, m + 1, j);
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|
} else if (nums[m] > target) {
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// 递归子问题 f(i, m-1)
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|
return dfs(nums, target, i, m - 1);
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} else {
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// 找到目标元素，返回其索引
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|
return m;
|
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|
}
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|
|
}
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/* 二分查找 */
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|
|
int binarySearch(vector<int> &nums, int target) {
|
|
|
int n = nums.size();
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|
// 求解问题 f(0, n-1)
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|
|
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
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|
|
}
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```
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=== "Python"
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```python title="binary_search_recur.py"
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def dfs(nums: list[int], target: int, i: int, j: int) -> int:
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"""二分查找：问题 f(i, j)"""
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# 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
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if i > j:
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|
return -1
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# 计算中点索引 m
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|
m = (i + j) // 2
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|
if nums[m] < target:
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|
# 递归子问题 f(m+1, j)
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|
return dfs(nums, target, m + 1, j)
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|
elif nums[m] > target:
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|
# 递归子问题 f(i, m-1)
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|
|
return dfs(nums, target, i, m - 1)
|
|
|
else:
|
|
|
# 找到目标元素，返回其索引
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|
|
return m
|
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|
def binary_search(nums: list[int], target: int) -> int:
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|
|
"""二分查找"""
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n = len(nums)
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|
# 求解问题 f(0, n-1)
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|
return dfs(nums, target, 0, n - 1)
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```
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=== "Go"
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```go title="binary_search_recur.go"
|
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[class]{}-[func]{dfs}
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|
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[class]{}-[func]{binarySearch}
|
|
|
```
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|
=== "JavaScript"
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|
```javascript title="binary_search_recur.js"
|
|
|
[class]{}-[func]{dfs}
|
|
|
|
|
|
[class]{}-[func]{binarySearch}
|
|
|
```
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|
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|
=== "TypeScript"
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|
```typescript title="binary_search_recur.ts"
|
|
|
[class]{}-[func]{dfs}
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|
|
[class]{}-[func]{binarySearch}
|
|
|
```
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=== "C"
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|
|
```c title="binary_search_recur.c"
|
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|
[class]{}-[func]{dfs}
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|
[class]{}-[func]{binarySearch}
|
|
|
```
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=== "C#"
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```csharp title="binary_search_recur.cs"
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|
[class]{binary_search_recur}-[func]{dfs}
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[class]{binary_search_recur}-[func]{binarySearch}
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|
```
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=== "Swift"
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```swift title="binary_search_recur.swift"
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{binarySearch}
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|
```
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=== "Zig"
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```zig title="binary_search_recur.zig"
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{binarySearch}
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```
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=== "Dart"
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|
```dart title="binary_search_recur.dart"
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[class]{}-[func]{dfs}
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[class]{}-[func]{binarySearch}
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```
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