快捷導(dǎo)航

淺談二分法查找和原始算法查找的效率對(duì)比

更新時(shí)間：2020年08月18日 09:39:36 作者：after95

這篇文章主要介紹了淺談二分法查找和原始算法查找的效率對(duì)比，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

我就廢話不多說(shuō)了，大家還是直接看代碼吧！

import java.text.MessageFormat;
public class AppTest {
 static int length = 70000000;
 static int[] array = new int[length];
 
 static {
  for (int i = 0; i < length; i++) {
   array[i] = i;
  }
 }
 
 public static void main(String[] args) {
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
   int target = (int) (Math.random() * length * 2);
   long start_f1 = System.currentTimeMillis();
   int index_f1 = findIndex(array, target);
   long end_f1 = System.currentTimeMillis();
   long time_f1 = end_f1 - start_f1;
 
   long start_f2 = System.currentTimeMillis();
   int index_f2 = findIndexByFor(array, target);
   long end_f2 = System.currentTimeMillis();
   long time_f2 = end_f2 - start_f2;
   System.out.println(MessageFormat.format("目標(biāo)數(shù)據(jù):{0}\t二分法耗時(shí):{1}\t普通方法耗時(shí):{2}\t二分法結(jié)果:{3}\t普通方法結(jié)果:{4}", 
               target, time_f1, time_f2, index_f1, index_f2));
  }
 }
 
 public static int findIndex(int[] arr, int target) {
  return findIndex(arr, 0, arr.length, target);
 }
 
 public static int findIndex(int[] arr, int start, int end, int target) {
  int middle = (start + end) / 2;
  if (target == arr[middle]) {
   return middle;
  } else if (start > end ||
    target < arr[0] ||
    target > arr[arr.length - 1]) {
   return -1;
  } else if (target < arr[middle]) {
   return findIndex(arr, start, middle - 1, target);
  } else if (target > arr[middle]) {
   return findIndex(arr, middle + 1, end, target);
  }
  return -1;
 }
 
 public static int findIndexByFor(int[] arr, int target) {
  int index = 0;
  for (int i : arr) {
   if (i == target) {
    return index;
   }
   index++;
  }
  return -1;
 }
}

查找結(jié)果：

總結(jié)：

總結(jié)過(guò)我們可以看出，二分法查找?guī)缀跏遣缓臅r(shí)，所以方法是很重要的

補(bǔ)充知識(shí)：順序查找與二分查找時(shí)間復(fù)雜度的比較

注意要點(diǎn)：通過(guò)System.currentTimeMills();來(lái)獲取當(dāng)前時(shí)間，來(lái)計(jì)算該算法運(yùn)行運(yùn)算時(shí)間順序查找的時(shí)間復(fù)雜度為O(n)

二分查找的時(shí)間復(fù)雜度為O(log(n))

但兩者的運(yùn)行時(shí)間的結(jié)果卻千差萬(wàn)別，可知當(dāng)計(jì)算量很大的情況下算法優(yōu)化的必要性。

import java.util.Arrays;
 
public class Main {
	public static int a[] = new int[10000*10000];
	
	public static void main(String[] args) {
		for(int i = 0; i < 10000* 10000; i ++) {
			a[i] = i + 1;
		}
		int target = 10000 * 10000;
//計(jì)算順序查找所用時(shí)間
		long start = System.currentTimeMillis();
		find(target);
		long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.println(end - start + "ms");
//計(jì)算二分查找所用時(shí)間	
	 start = System.currentTimeMillis();
		Arrays.binarySearch(a, target);
		end = System.currentTimeMillis();
		System.out.println(end - start + "ms");
 
 
	}
 
	private static void find(int target) {
		for(int i = 0; i < 10000 * 10000; i ++) {
			if(a[i] == target) {
				return;
			}
		}
	}
 
}

運(yùn)行結(jié)果：