前言
二分查找(Binary Search)是一种高效的查找算法，时间复杂度为O(log n)。它适用于已排序的数组或列表。本文将详细介绍二分查找的两种常见写法：闭区间写法和左闭右开区间写法。
一、二分查找基本思想
二分查找的核心思想是"分而治之"：
- 将查找区间分成两部分
- 比较中间元素与目标值
- 根据比较结果决定继续在左半部分或右半部分查找
- 重复上述过程直到找到目标值或确定目标值不存在
二、闭区间写法 [left, right]
闭区间写法中，查找区间包含左右边界，即[left, right]。
代码实现
#include <vector>
using namespace std;int binarySearchClosed(vector<int>& nums, int target) {int left = 0;int right = nums.size() - 1; // 闭区间包含右边界while (left <= right) { // 1.注意是<=int mid = left + (right - left) / 2; // 2.防止溢出if (nums[mid] == target) {return mid; // 找到目标} else if (nums[mid] < target) {left = mid + 1; // 3.搜索右半部分} else {right = mid - 1; // 4.搜索左半部分}}return -1; // 未找到
}
关键点说明
-
初始化：
right = len(nums) - 1，因为要包含最后一个元素 -
循环条件：
left <= right，因为当left == right时区间[left, right]仍然有效 -
边界更新：
left = mid + 1：因为nums[mid]已经检查过，可以排除right = mid - 1：同理
三、左闭右开区间写法 [left, right)
左闭右开区间写法中，查找区间包含左边界但不包含右边界，即[left, right)。
代码实现
int binarySearchLeftClosed(vector<int>& nums, int target) {int left = 0;int right = nums.size(); // 右边界不包含while (left < right) { // 注意是<int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] == target) {return mid;} else if (nums[mid] < target) {left = mid + 1; // 搜索右半部分} else {right = mid; // 注意不是mid-1}}return -1;
}
关键点说明
-
初始化：
right = len(nums)，因为右边界不包含 -
循环条件：
left < right，因为当left == right时区间[left, right)无效 -
边界更新：
left = mid + 1：与闭区间相同right = mid：因为右边界不包含，所以不需要mid - 1
四、两种写法的比较
| 特性 | 闭区间写法 | 左闭右开区间写法 |
|---|---|---|
| 初始化右边界 | len(nums)-1 | len(nums) |
| 循环条件 | left <= right | left < right |
| 右边界更新 | right = mid - 1 | right = mid |
| 区间含义 | [left, right] | [left, right) |
| 终止条件 | left > right | left == right |
五、实际应用中的选择
两种写法都是正确的，选择哪一种主要取决于个人习惯和具体场景：
-
闭区间写法：
- 更直观，区间定义明确
- 边界更新对称（left=mid+1, right=mid-1）
-
左闭右开区间写法：
- 右边界初始化更简单（直接使用nums.size）
- 在某些变种问题中可能更方便
六、例题展示
例题链接：704. 二分查找 - 力扣（LeetCode）
解答：
class Solution {
public:int search(vector<int>& nums, int target) {int left = 0, right = nums.size() - 1;while(left <= right){int mid = (right - left) / 2 + left;int num = nums[mid];if (num == target) {return mid;} else if (num > target) {right = mid - 1;} else {left = mid + 1;}}return -1;}
};
七、常见错误与注意事项
- 溢出问题：计算mid时使用
left + (right - left) // 2而不是(left + right) // 2，防止left和right很大时相加溢出 - 边界更新错误：确保在左闭右开写法中不要错误地使用
right = mid - 1 - 循环条件混淆：注意两种写法的循环条件不同
- 未排序数组：二分查找要求输入数组必须是有序的
八、总结
二分查找是一种高效且常用的算法，掌握其两种区间写法对于解决各种变种问题非常有帮助。理解区间定义和边界更新规则是关键，建议通过大量练习来熟练掌握这两种写法。
希望这篇博客能帮助你更好地理解二分查找算法！在实际编程中，可以根据具体情况和个人偏好选择适合的写法。
