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我們演算法老師說過對於一些比較常用、有名的算法,通常已經有先人發展出漂亮的寫法 我們的任務就是找出漂亮、優美的寫法,理解它,然後背起來! 雖然老師那個時候是拿 qsort 當例子,但是我想 binary search 也是一樣的。 這是我去年複習的時候寫的投影片中的其中一頁: https://upload.cc/i1/2020/05/09/927SNu.jpg
我是覺得這樣的寫法還是比較好理解 至於遇到多重相同值元素時可以一直往前找,就能碰到第一個出現的元素, 相對地如果要最後一個元素就一直往後找就好! 另外,我自己是感覺這種著名算法未必要很堅持的看懂其他人的寫法, 因為這種小細節往往是會花最多時間的地方,其實只要自己會寫、寫得出來就好。 當然能快速看懂一個人的 code 是種超能力,但如果是為了訓練這種能力而花時間 在這種小細節上,CP 值恐怕不高。(花太多時間,卻只提升一點點能力) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.168.85.29 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Prob_Solve/M.1502084077.A.70A.html ※ 編輯: alan23273850 (1.168.85.29), 08/07/2017 19:58:12
FRAXIS: 按這樣實作法 怎麼實現 C++ 的 lower_bound?時間要O(lg n) 08/07 21:27
謝謝F大的提醒!!!這篇真是獻醜了,我還真的沒想過這樣會讓複雜度變成 O(n), 想說學校這樣教、我就這樣理解,果然人還是有盲點的。 剛剛稍微分析了一下,假設把最後線性查找的部分再改為二次 binary search, 那複雜度變成 lgn + lg(n/2) + lg(n/4) + lg(n/8) + ...... = lgn + (lgn-1) + (lgn-2) + (lgn-3) + ...... = lgn + klgn - k(k+1)/2 // 然後假設最多重複查找 k = lgn 次 = lgn + lgnlgn - 0.5lgn(lgn+1) = 0.5(lgnlgn + lgn) 如此一來,雖然比原生的 lgn 要慢,但是還是比一律線性查找的 O(n) 要快得多 ----------------------------------------------------------------------- 至於原 PO 所提到何時 high=mid、何時 high=mid-1 的問題,我認為就是搭配 while 迴圈來看,只要確保每次迭代都至少能減少一個 problem size 為原則即可。 我有時間再來詳細看看新版本的 binary search 要怎麼理解比較好,寫成新的投影片之後 再貼上來。 https://stackoverflow.com/questions/6443569/implementation-of-c-lower-bound (最下面的 code 是本次重點) 而這篇文有警惕意味,所以會留著不會刪文。 ※ 編輯: alan23273850 (1.168.85.29), 08/07/2017 23:29:17
FRAXIS: 而且你的 binary search 是 3-way branch 08/08 08:07
FRAXIS: 實際上會比 2-way branch 來的慢 08/08 08:08
FRAXIS: https://arxiv.org/pdf/1509.05053.pdf p16 08/08 08:08
shaopin: 不是只要在corner case上注意一下就可以變成lower or upp 08/08 09:43
shaopin: er bound了嗎? 08/08 09:43
※ 編輯: alan23273850 (1.165.79.66 臺灣), 05/09/2020 23:38:27