二分探索はソートされていないリストを適用できますか?
質問者:Hatoumata Eisenblatt |最終更新日:2020年2月18日
カテゴリ:テクノロジーとコンピューティング人工知能
バイナリ検索は、1種類の「ソートされていない」配列(回転された配列)でのみ使用できます。これは、通常の二分探索のようにO(log n)時間で実行できますが、調整された分割統治アプローチを使用します。あなたはそれについての議論をここで見つけることができます。いいえ、バイナリ検索には並べ替えられた配列が必要です。
これを考慮して、ソートされていないベクトルで二分探索を使用できるのはなぜですか、なぜそうではないのですか?とにかく、答えはイエスです、それは適用することができます。各次のステップでは、範囲の大きさが半分に削減されますし、* O(logN個)複雑で、いくつかの*出力を持つことになります。他の人の言うこととは反対に、ソートされていないリストでバイナリ検索を使用できます。ソートされていないリストにバイナリ検索を適用することはできません。
同様に、並べ替えられたリストに順次検索を適用できますか?シーケンシャル検索。データ項目は、このようなリストとしてコレクションに格納されている場合、我々は、彼らが線状またはシーケンシャルな関係を持っていることを言います。 Pythonリストでは、これらの相対位置は個々のアイテムのインデックス値です。これらのインデックス値は順序付けられているため、順番にアクセスすることができます。
ここで、二分探索は順番に行う必要がありますか?
はい、バイナリ検索を実行するには配列を並べ替える必要があります。データの並べ替え順序は、目的の結果が得られるまで各反復で配列の半分をスキップするのに役立ちます。したがって、複雑さはO(logn)になります。実際、二分探索では、中央値に配列の中央値が含まれていると想定しています。
線形検索は、ソートされていないリストで機能しますか?
注:線形検索は、並べ替えられたアイテムと並べ替えられていないアイテムの両方で実行できますが、バイナリ検索は、並べ替えられたアイテムのセットでのみ実行できます。
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二分探索の7つのステップは何ですか?
二分探索アルゴリズム
- ステップ1-ユーザーから検索要素を読み取ります。
- ステップ2-ソートされたリストで真ん中の要素を見つけます。
- ステップ3-検索要素を並べ替えられたリストの中央の要素と比較します。
- ステップ4-両方が一致する場合は、「指定された要素が見つかりました!!!」と表示します。関数を終了します。
どのソートアルゴリズムが最適ですか?
クイックソート
二分探索が重要なのはなぜですか?
これが主に使用される理由は、アイテムがソートされた順序である場合、バイナリ検索はnアイテムのリストでの検索ごとにO(log(n))の時間計算量を持つためです。二分探索を使用する場合、この問題はlog(n)時間計算量で解決できます。これは、線形探索と比較して優れています。
配列内の数値を見つけるにはどうすればよいですか?
配列内の要素を検索するロジック
- ユーザーから配列にサイズと要素を入力します。
- toSearchなどの変数にユーザーから検索する番号を入力します。
- フラグ変数をfound = 0として定義します。
- 0からサイズまでループを実行します。
- ループ内で、現在の配列要素が検索された数と等しいかどうかを確認します。
二分探索の例とは何ですか?
例えば、二分探索は、所定の値、そのランク(小さい要素の数)、前任者(次の最小要素)、後継(次に大きい要素)、及び最近傍のため、計算するために使用することができます。 2つの値の間の要素数を求める範囲クエリは、2つのランククエリで実行できます。
二分探索の中間値をどのように見つけますか?
int mid = low +((high-low)/ 2); #elementsは=奇数、我々は唯一の1半ばを持っている場合。したがって、上記の式を使用してmidを計算できます。 3列目と4列目の数式で計算されたmidsに注目してください。
- 低= 3および高= 11の場合、要素の数(#elements)= 9。
- 低= 3および高= 10の場合、#elements = 8。
配列がバイナリ検索で並べ替えられていない場合はどうなりますか?
したがって、バイナリ検索は、並べ替えられていないデータで一貫して機能することはできません。その非で行われている場合、バイナリ検索がソートアレイ上で動作するように意図され、 -ソート配列、結果は確実に予測できないと信頼できないだろう。
二分探索はどれくらい効率的ですか?
二分探索。まず、より効率的なアルゴリズムは、リストが昇順などで並べ替えられている場合にのみ可能であることに注意してください。ターゲットが中央のアイテムよりも大きい場合、ターゲットはリストの後半にある必要があります。したがって、1つの比較で、チェックする必要のあるアイテムの数が半分に減ります。
二分探索の時間計算量とは何ですか?
二分探索は最悪の対数時間で実行され、O(log n)の比較を行います。ここで、nは配列内の要素の数、OはBig O表記、logは対数です。二分探索は一定の(O(1))スペースを取ります。つまり、アルゴリズムが取るスペースは、配列内の任意の数の要素で同じです。
なぜそれは二分探索と呼ばれるのですか?
ウィキペディアによると、バイナリサーチは、ソートされた値の配列内の検索に関するものです。 (「2つのものがカット」文字通り)を繰り返し探索空間をsplitingによって分割統治検索のより一般的な概念は、二分探索と呼ばれています。 Afaik、「二分法」は、2つの部分が(ほぼ)等しいことを意味するものではありません。
プログラムのスペースの複雑さは何ですか?
コンピュータサイエンスでは、アルゴリズムまたはコンピュータプログラムの空間の複雑さは、入力のサイズの関数として計算問題のインスタンスを解決するために必要なメモリ空間の量です。これは、プログラムを実行して出力を生成するためにアルゴリズムが必要とするメモリです。
なぜ二分探索は線形よりも優れているのですか?
二分探索は線形探索よりも効率的です;時間計算量はO(log n)です。データのリストが機能するには、並べ替えられた順序である必要があります。バイナリ検索は、並べ替えられた配列の中央の要素を見つけて、それをターゲット要素と比較することで機能します。
二分探索の時間計算量がLognであるのはなぜですか?
これが二分探索の力です。二分探索アルゴリズムの時間計算量は、O( log n )クラスに属します。簡単に言えば、二分探索がO( log n )にある理由は、各反復で入力セットが半分になるためです。逆の状況でそれについて考える方が簡単です。
二分探索をどのように実行しますか?
二分探索:検索間隔を半分に繰り返し分割して、並べ替えられた配列を検索します。アレイ全体をカバーする間隔から始めます。検索キーの値が間隔の中央の項目よりも小さい場合は、間隔を下半分に狭めます。それ以外の場合は、上半分に絞り込みます。
この検索アルゴリズムの名前は何ですか?
線形検索は、データ構造で使用される基本的な検索アルゴリズムです。シーケンシャル検索とも呼ばれます。線形検索は、配列内の特定の要素を見つけるために使用されます。二分探索の場合のように、配列を任意の順序(昇順または降順)に配置することは必須ではありません。
順次検索はどこで使用されますか?
順次検索(線形検索と呼ばれることもあります)は、最も単純なタイプの検索であり、整数のリストが順序付けられていない場合に使用されます。リストの最初の要素を調べてから、一致するものが見つかるまでリストの各「シーケンシャル」要素を調べます。