Hãy mô tả quy trình chia đôi dần để thực hiện tìm kiếm nhị phân
K
Khách
Hãy nhập câu hỏi của bạn vào đây, nếu là tài khoản VIP, bạn sẽ được ưu tiên trả lời.
Những câu hỏi liên quan
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
9 tháng 11 2023
Sau lần chia đôi đầu tiên, pham vi tìm kiếm còn lại n/2 số, sau khi chia đôi lần thứ hai, dãy còn lại n/4 số, sau khi chia đôi lần thứ dãy còn lại n/8, …sau khi chia đôi lần k dãy còn lại n/2.mũ k. Kết thúc khi 2 mũ k sấp xỉ n.
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
21 tháng 8 2023
Ý tưởng: cho trước một dãy số và tìm số x nằm ở vị trí nào trong dãy số đó.
D
datcoder
CTVVIP
22 tháng 10 2023
a)
import time
def linear_search(arr, x):
"""
Tìm kiếm tuyến tính trong dãy arr để tìm giá trị x.
Trả về vị trí của x trong dãy nếu x được tìm thấy, -1 nếu không tìm thấy.
"""
n = len(arr)
for i in range(n):
if arr[i] == x:
return i
return -1
# Dãy số A
A = [3, 1, 0, 10, 13, 16, 9, 7, 5, 11]
# Phần tử cần tìm kiếm
C = 9
# Bắt đầu đo thời gian
start_time = time.perf_counter()
# Tìm kiếm phần tử C trong dãy A
result = linear_search(A, C)
# Kết thúc đo thời gian
end_time = time.perf_counter()
if result != -1:
print(f"Phần tử {C} được tìm thấy tại vị trí {result} trong dãy A.")
else:
print(f"Phần tử {C} không có trong dãy A.")
print(f"Thời gian thực hiện thuật toán: {end_time - start_time} giây.")
b)
import time
def binary_search(arr, x):
"""
Tìm kiếm nhị phân trong dãy arr để tìm giá trị x.
Trả về vị trí của x trong dãy nếu x được tìm thấy, -1 nếu không tìm thấy.
"""
left, right = 0, len(arr) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == x:
return mid
elif arr[mid] < x:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return -1
# Dãy số A đã được sắp xếp
A = [0, 1, 3, 5, 7, 9, 10, 11, 13, 16]
# Phần tử cần tìm kiếm
C = 9
# Bắt đầu đo thời gian
start_time = time.perf_counter()
# Tìm kiếm phần tử C trong dãy A bằng thuật toán tìm kiếm nhị phân
result = binary_search(A, C)
# Kết thúc đo thời gian
end_time = time.perf_counter()
if result != -1:
print(f"Phần tử {C} được tìm thấy tại vị trí {result} trong dãy A.")
else:
print(f"Phần tử {C} không có trong dãy A.")
print(f"Thời gian thực hiện thuật toán: {end_time - start_time} giây.")
-Thời gian thực hiện ở câu a là 8.99999,thời gian thực hiện ở câu b là 6,49999 giây.
ML
1
TA
23 tháng 8 2023
def binary_search(arr, x):
left = 0
right = len(arr) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == x:
return mid
elif arr[mid] < x:
right = mid - 1
else:
left = mid + 1
return -1
# Sử dụng hàm để tìm kiếm giá trị 5 trong dãy sắp xếp giảm dần [9, 8, 6, 5, 3, 1]
arr = [9, 8, 6, 5, 3, 1]
x = 5
result = binary_search(arr, x)
if result != -1:
print("Element is present at index", str(result))
else:
print("Element is not present in array")
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023
Thuật toán tìm kiếm nhị phân thực hiện tìm kiếm một mảng đã sắp xếp bằng cách liên tục chia các khoảng tìm kiếm thành 1 nửa. Bắt đầu với một khoảng từ phần tử đầu mảng, tới cuối mảng. Nếu giá trị của phần tử cần tìm nhỏ hơn giá trị của phần từ nằm ở giữa khoảng thì thu hẹp phạm vi tìm kiếm từ đầu mảng tới giửa mảng và nguợc lại. Cứ thế tiếp tục chia phạm vi thành các nửa cho dến khi tìm thấy hoặc đã duyệt hết.
Thuật toán tìm kiếm nhị phân tỏ ra tối ưu hơn so với tìm kiếm tuyết tính ở các mảng có độ dài lớn và đã được sắp xếp. Ngược lại, tìm kiếm tuyến tính sẽ tỏ ra hiệu quả hơn khi triển khai trên các mảng nhỏ và chưa được sắp xếp.
TA
21 tháng 8 2023
Theo em, đây là “chia để trị” => Làm mịn dẫn các bước mô tả thuật toán là để tiến gắn hơn đến các câu lệnh của ngôn ngữ lập trinh. Ở đây lựa chọn sử dụng mã gia để trình bày vì nó ngắn gọn, dễ hiểu và không phụ thuộc vào ngôn ngữ lập trình.
Cách thức chung: Chuyển các cụm từ mô tả một "việc cần làm” thành các đoạn mã giá tiến gần hơn một bước đến các câu lệnh của chương trình chi tiết.
TL
19 tháng 8 2023
Tham khảo:
#Trả về chỉ số của x trong arr nếu tồn tại, nếu không có sẽ trả về -1
def binary_search(arr, low, high, x):
#Trường hợp cơ sở
if high >= low:
mid = (high + low) // 2
#Nếu phần tử có tồn tại ở phần giữa của mảng
if arr[mid] == x:
return mid
#Nếu phần tử nhỏ hơn mid, nó sẽ nằm ở phía bên trái của mảng điểm gốc là tử phần tử mid
elif arr[mid] > x:
return binary_search(arr, low, mid - 1, x)
#Nếu không, phần tử sẽ nằm bên phải
else:
return binary_search(arr, mid + 1, high, x)
else:
#Phần tử không tồn tại trong tập hợp
return -1
#Khởi tạo tập hợp
arr = [ 2, 3, 4, 10, 40 ]
x = 10
#Gọi hàm
result = binary_search(arr, 0, len(arr)-1, x)
if result != -1:
print("Phần tử cần tìm có chỉ số là ", str(result))
else:
print("Phần tử cần tìm không có trong mảng.")
Bước 1. Sắp xếp dãy theo thứ tự không giảm.
Bước 2. Ta chia đôi dãy số để tìm x trong dãy.
Bước 3. Lấy phần tử đứng giữa dãy để so sánh với x.
Nếu phần tử đó chính là x thì kết luận đã tìm thấy x và kết thúc thuật toán.
Ngược lại, ta có thể xác định được x chắc chắn không có trong nửa đầu hay nửa sau của dãy. Từ đó ta xác định được phạm vi tìm kiếm và thực hiện tìm kiếm trong phạm vi nữa dãy còn lại, sẽ được lặp lại theo cách như thế cho đến khi tìm được kết quả.