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那誰的技術博客

感興趣領域:高性能服務器編程,存儲,算法,Linux內核
隨筆 - 210, 文章 - 0, 評論 - 1183, 引用 - 0
數據加載中……

二分查找學習札記

我之前寫過兩篇關于二分查找算法的文章,這篇算是一個小結.我給這份文檔整理了一份pdf格式的文檔,可以在這里下載.


二分查找算法學習札記
說明
作者:那誰
blog: http://www.shnenglu.com/converse
轉載請注明出處.
二分查找算法基本思想
二分查找算法的前置條件是,一個已經排序好的序列(在本篇文章中為了說明問題的方便,假設這個序列是升序排列的),這樣在查找所要查找的元素時,首先與序列中間的元素進行比較,如果大于這個元素,就在當前序列的后半部分繼續查找,如果小于這個元素,就在當前序列的前半部分繼續查找,直到找到相同的元素,或者所查找的序列范圍為空為止.

用偽代碼來表示, 二分查找算法大致是這個樣子的:
left = 0, right = n -1
while (left <= right)
    mid 
= (left + right) / 2
    
case
        x[mid] 
< t:    left = mid + 1;
        x[mid] 
= t:    p = mid; break;
        x[mid] 
> t:    right = mid -1;

return -1;


第一個正確的程序
根據前面給出的算法思想和偽代碼, 我們給出第一個正確的程序,但是,它還有一些小的問題,后面會講到
int search(int array[], int n, int v)
{
    
int left, right, middle;

    left 
= 0, right = n - 1;

    
while (left <= right)
    {
        middle 
= (left + right) / 2;
        
if (array[middle] > v)
        {
            right 
= middle;
        }
        
else if (array[middle] < v)
        {
            left 
= middle;
        }
        
else
        {
            
return middle;
        }
    }

    
return -1;
}


下面,講講在編寫二分查找算法時可能出現的一些問題.

邊界錯誤造成的問題
二分查找算法的邊界,一般來說分兩種情況,一種是左閉右開區間,類似于[left, right),一種是左閉右閉區間,類似于[left, right].需要注意的是, 循環體外的初始化條件,與循環體內的迭代步驟, 都必須遵守一致的區間規則,也就是說,如果循環體初始化時,是以左閉右開區間為邊界的,那么循環體內部的迭代也應該如此.如果兩者不一致,會造成程序的錯誤.比如下面就是錯誤的二分查找算法:
int search_bad(int array[], int n, int v)
{
    
int left, right, middle;

    left 
= 0, right = n;

    
while (left < right)
    {
        middle 
= (left + right) / 2;
        
if (array[middle] > v)
        {
            right 
= middle - 1;
        }
        
else if (array[middle] < v)
        {
            left 
= middle + 1;
        }
        
else
        {
            
return middle;
        }
    }

    
return -1;
}

這個算法的錯誤在于, 在循環初始化的時候,初始化right=n,也就是采用的是左閉右開區間,而當滿足array[middle] > v的條件是, v如果存在的話應該在[left, middle)區間中,但是這里卻把right賦值為middle - 1了,這樣,如果恰巧middle-1就是查找的元素,那么就會找不到這個元素.
下面給出兩個算法, 分別是正確的左閉右閉和左閉右開區間算法,可以與上面的進行比較:
int search2(int array[], int n, int v)
{
    
int left, right, middle;

    left 
= 0, right = n - 1;

    
while (left <= right)
    {
        middle 
= (left + right) / 2;
        
if (array[middle] > v)
        {
            right 
= middle - 1;
        }
        
else if (array[middle] < v)
        {
            left 
= middle + 1;
        }
        
else
        {
            
return middle;
        }
    }

    
return -1;
}

int search3(int array[], int n, int v)
{
    
int left, right, middle;

    left 
= 0, right = n;

    
while (left < right)
    {
        middle 
= (left + right) / 2;

        
if (array[middle] > v)
        {
            right 
= middle;
        }
        
else if (array[middle] < v)
        {
            left 
= middle + 1;
        }
        
else
        {
            
return middle;
        }
    }

    
return -1;
}


死循環
上面的情況還只是把邊界的其中一個寫錯, 也就是右邊的邊界值寫錯, 如果兩者同時都寫錯的話,可能會造成死循環,比如下面的這個程序:
int search_bad2(int array[], int n, int v)
{
    
int left, right, middle;

    left 
= 0, right = n - 1;

    
while (left <= right)
    {
        middle 
= (left + right) / 2;
        
if (array[middle] > v)
        {
            right 
= middle;
        }
        
else if (array[middle] < v)
        {
            left 
= middle;
        }
        
else
        {
            
return middle;
        }
    }

    
return -1;
}

這個程序采用的是左閉右閉的區間.但是,當array[middle] > v的時候,那么下一次查找的區間應該為[middle + 1, right], 而這里變成了[middle, right];當array[middle] < v的時候,那么下一次查找的區間應該為[left, middle - 1], 而這里變成了[left, middle].兩個邊界的選擇都出現了問題, 因此,有可能出現某次查找時始終在這兩個范圍中輪換,造成了程序的死循環.

溢出
前面解決了邊界選擇時可能出現的問題, 下面來解決另一個問題,其實這個問題嚴格的說不屬于算法問題,不過我注意到很多地方都沒有提到,我覺得還是提一下比較好.
在循環體內,計算中間位置的時候,使用的是這個表達式:
middle = (left + right) / 2;

假如,left與right之和超過了所在類型的表示范圍的話,那么middle就不會得到正確的值.
所以,更穩妥的做法應該是這樣的:
middle = left + (right - left) / 2;

更完善的算法
前面我們說了,給出的第一個算法是一個"正確"的程序, 但是還有一些小的問題.
首先, 如果序列中有多個相同的元素時,查找的時候不見得每次都會返回第一個元素的位置, 比如考慮一種極端情況:序列中都只有一個相同的元素,那么去查找這個元素時,顯然返回的是中間元素的位置.
其次, 前面給出的算法中,每次循環體中都有三次情況,兩次比較,有沒有辦法減少比較的數量進一步的優化程序?
<<編程珠璣>>中給出了解決這兩個問題的算法,結合前面提到溢出問題我對middle的計算也做了修改:
int search4(int array[], int n, int v)
{
    
int left, right, middle;

    left 
= -1, right = n;

    
while (left + 1 != right)
    {
        middle 
= left + (right - left) / 2;

        
if (array[middle] < v)
        {
            left 
= middle;
        }
        
else
        {
            right 
= middle;
        }
    }

    
if (right >= n || array[right] != v)
    {
        right
= -1;
    }

    
return right;
}

這個算法是所有這里給出的算法中最完善的一個,正確,精確且效率高.
參考資料
1.<<編程珠璣>>
2.wiki上關于二分查找的說明:http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search




posted on 2009-10-05 21:53 那誰 閱讀(14371) 評論(22)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 算法與數據結構

評論

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

哈哈,這個總結真好~
2009-10-06 00:35 | 唐僧

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orz..我就經常2分的時候orz
2009-10-06 12:08 | Vincent

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

再orz一個..第一次來到您的blog..超贊啊
2009-10-06 12:09 | Vincent

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

真這么神奇?我一直以為二分查找很簡單啊!太打擊我了!我簡直是菜鳥中再也不能菜的了...........
2009-10-06 16:52 | 浮生如夢

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

受教了 O(∩_∩)O哈!
2009-10-07 08:19 | 遲到的愛

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測試了下。。。。最后的代碼效率不高。
2009-10-07 10:31 | 飯中淹

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

@飯中淹
哦?怎么測試的?
2009-10-07 10:59 | 那誰

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

@那誰
大量隨機數值的查找。
用我自己的二分算法和最后的算法進行比較測試。

結果是最后的算法比我的算法慢個幾百毫秒。

是10萬int數組,1萬預生成的待查數據。

重復1000次后得出的時間。
我的算法大概是1.8S
你文中的算法是2.XS
RELEASE版,在2.6GHZ的INTEL CPU上。

為了排除緩沖區干擾等,我用自己的算法的變種進行過測試,相差不到10毫秒。



2009-10-08 07:51 | 飯中淹

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

@飯中淹
可以把你的算法貼出來嗎?
2009-10-08 10:09 | 那誰

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@那誰
http://www.shnenglu.com/johndragon/archive/2008/04/17/47345.html
在這里。
2009-10-08 14:58 | 飯中淹

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

@飯中淹
我這邊測試的結果是我的稍好一些的,測試的數據是這樣的:

#define LEN 400000

int main()
{
int array[LEN];
int i;

for (i = 0; i < LEN; ++i)
{
array[i] = i;
}

xbinary_search<int, int> search;

for (i = 0; i < LEN / 1000; ++i)
{
search.search_value(array, LEN, i * 10);
}
printf("done123\n");

return 0;
}
這個測試數據, 你的表現是0.176s,我的是0.047.

另外,你的代碼在我的cygwin上面的g++上不能直接編譯過去,我稍作了一些修改.
2009-10-08 15:51 | 那誰

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

@飯中淹
2-way和3-way的對比,通常和輸入有關。
3-way一旦命中,就可以提前退出循環, 但每次循環要多一次compare。
2-way總是執行lgN次比較后才退出循環,再測試是否命中。
嚴格計算需要概率統計知識。
這種蠻力測試我也做過, 3-way通常表現得比2-way更優秀。


但2-way有一個決定性的優勢,是3-way無法相比的。
"存在相同鍵的有序區間中查找鍵屬于某個區間的所有值",對這種需求,2-way可以繼續保持O(lgN)的復雜度, 而3-way會退化至O(N)。


stl中使用2-way而不是3-way,可能就是基于這種考慮吧 —— 即使在最壞情況下也要足夠好, 在最好的情況也不算壞。
2009-10-08 16:23 | OwnWaterloo

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

@OwnWaterloo
是的,你這么分析有道理.所以最后的那個算法"精確"(都找到相同元素的第一個)的代價就是在一些情況下不如3-way高效.
2009-10-08 16:30 | 那誰

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

綜上,我想這篇文章還需要做一些說明.稍后我會補充上,謝謝幾位.
2009-10-08 16:35 | 那誰

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

好久沒來了,貌似這回的論題是算法效率了。
2-way/3-way的二分算法都是基于無冗余的比較運算的,理論比較次數的下限不會達到log(2,n)。而
”3-way一旦命中,就可以提前退出循環, 但每次循環要多一次compare。
2-way總是執行lgN次比較后才退出循環,再測試是否命中。“
考慮到測試數據的生成方法,那么3-way的表現會好一些,結果就是大量的數據面前差距會被會放大。
但是如果附加大量無法命中的搜索,那么理論上二者差距會趨近于零。
我印象中數學方法分析算法效率的時候大概的過程是:寫出匯編代碼,看單次表現的指令數,數學求和。感覺不是很困難的事情,無非就是給一個所在位置n所需要搜索次數s的函數,對0..max求和看平均,但是運算量上看卻是很麻煩的事情,特別是當這個函數比較復雜的時候。。

ps,在上次討論的時候那個uniform二分的表現要好于3-way很多,我當時測了一萬左右的數據,因為”動態“尋找二分點要比預先生成靜態二分點多增加很多運算,而且這種增加是隨著搜索空間的增大而增長的(這句話我不太確定,直覺上一倍左右的差距)。這也從另一方面說明了二分算法本身比較運算的運算量已經沒有提高的空間了,優化僅僅是從周邊入手,比如3-way的用一次比較的代價來減少循環的次數。

再ps,剛才寫上一段的時候想起來通用指令集cpu的設計,尤其以intel為首,通過加長流水線,提高分支預測的效率來提高性能,一旦預測失敗就會有比較大的性能損失。這和精簡指令集的cpu的區別有點像3-way和2-way的區別,一個強調命中,一個強調穩定的結果。理念非常接近。
2009-10-09 08:11 | 唐僧

# re: 二分查找學習札記  回復  更多評論   

再補充一點,翻了一下編程藝術,mix結構上的匯編
3-way的每個循環的操作數大概是15個
uniform在12個左右
3個的差距在于取二分點的操作上面,占到了1/4。
沒有2-way的實現,不過可以猜測每個循環的操作在13或者14個上。
那么這對于最終算法的影響確實是相當大的,因為純粹用于比較兩數大小的操作在一個循環中不過1/2左右。
2009-10-09 08:21 | 唐僧

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@那誰
我是這樣測試的,不知道有么有錯。
第一步:將你的算法嵌入到我的binarysearch里面
static inline int _search( const T1 * pTArray, int nArraySize, const T2 & v, int & insertpoint )
{
if( pTArray == NULL )
{
insertpoint = 0;
return -1;
}

int left, right, middle;

left = -1, right = nArraySize;

while (left + 1 != right)
{
middle = left + (right-left) / 2;

if (_cmp( pTArray[middle], v ) < 0)
{
left = middle;
}
else
{
right = middle;
}
}

if (right >= nArraySize || _cmp( pTArray[right], v ) != 0)
{
right = -1;
}

return right;
//}

}
第二步:測試函數
#define MAX_DATA_COUNT 100000
int gDatas[MAX_DATA_COUNT];
#define MAX_FIND_DATA_COUNT 10000
int gFindDatas[MAX_FIND_DATA_COUNT];
#define MAX_TEST_TIMES 1000
void Test1()
{
typedef xbinary_search<int, int> INT_SEARCH;
for( int t = 0;t < MAX_TEST_TIMES; ++t )
{
for( int i = 0;i < MAX_FIND_DATA_COUNT; ++i )
{
int nPos = INT_SEARCH::search_value( gDatas, MAX_DATA_COUNT, gFindDatas[i] );
if( nPos != gFindDatas[i] )printf( "error !\n" );
}
}
}

void Test2()
{
typedef xbinary_search2<int, int> INT_SEARCH;
for( int t = 0;t < MAX_TEST_TIMES; ++t )
{
for( int i = 0;i < MAX_FIND_DATA_COUNT; ++i )
{
int nPos = INT_SEARCH::search_value( gDatas, MAX_DATA_COUNT, gFindDatas[i] );
if( nPos != gFindDatas[i] )printf( "error !\n" );
}
}
}

void Test3()
{
typedef xbinary_search3<int, int> INT_SEARCH;
for( int t = 0;t < MAX_TEST_TIMES; ++t )
{
for( int i = 0;i < MAX_FIND_DATA_COUNT; ++i )
{
int nPos = INT_SEARCH::search_value( gDatas, MAX_DATA_COUNT, gFindDatas[i] );
if( nPos != gFindDatas[i] )printf( "error !\n" );
}
}
}

xbinary_search3就是你的函數嵌入的

第三步:數據生成和測試代碼
srand( 312431 );
for( int i = 0;i < MAX_DATA_COUNT; ++i )
{
gDatas[i] = i;
}

for( int i = 0;i < MAX_FIND_DATA_COUNT; ++i )
{
gFindDatas[i] = (rand() % 10000) * MAX_DATA_COUNT / 10000;
}
timeBeginPeriod(1);
DWORD dwT1 = timeGetTime();
Test1();
dwT1 = timeGetTime() - dwT1;
printf( "t1 = %u\n", dwT1 );
DWORD dwT2 = timeGetTime();
Test2();
dwT2 = timeGetTime() - dwT2;
printf( "t2 = %u\n", dwT2 );
DWORD dwT3 = timeGetTime();
Test3();
dwT3 = timeGetTime() - dwT3;
printf( "t3 = %u\n", dwT3 );
timeEndPeriod(1);

最后結果


t1 = 1828
t2 = 1822
t3 = 2155


2009-10-09 10:03 | 飯中淹

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查找i*10的結果是:

t1 = 1159
t2 = 1160
t3 = 1515

你的算法的消耗時間仍然多幾百毫秒

2009-10-09 10:07 | 飯中淹

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@唐僧

對對,我忘了說了,如果查找目標不在區間中,2-way肯定比3-way高效。


-------- 關于 uniform --------
"因為”動態“尋找二分點要比預先生成靜態二分點多增加很多運算,而且這種增加是隨著搜索空間的增大而增長的(這句話我不太確定,直覺上一倍左右的差距)。"

上次我就說了嘛, 關于uniform這個詞。
如果只從源代碼(維基上的那份)入手uniform優化的實質就預處理一個delta,每次免去除法運算。
不管高爺爺是怎么一步一步想到這里來的(那本書我沒看……), 源代碼中已經不怎么能體現出來了。


但實際上,效果并不一定很顯著, 我瞎猜的啊。
因為除數是2, 實際上并不需要做除法, 只是移位。

-------- 注意 --------
一次移位的寫法有(但不限于)以下2種:
int m = lower + ( (upper - lower) >> 1);
int m = lower + (upper - lower) / 2u; /* 這個u很關鍵 */

第1種使用sar,第2種使用shr。 只要upper>=lower, sar,shr都是正確的。

而樓主和飯中淹使用的代碼
int m = lower + (upper - lower) /2;
會被翻譯為3條指令。
飯中淹的代碼還沒有考慮溢出的情況。

-------- 注意完畢 --------


那么,不使用uniform的方式, 每次計算middle的消耗就是:
減法,移位,加法。
lower, upper都是緩存在寄存器中的。
具體可以見上一篇文章的評論中我發的匯編代碼。


而uniform的方式:
i += delta[++d];
大概就是
mov r1, delta[r2(d)*4+4]
add r3(i),r1

一次加法;一次內存訪問;d需要多占用一個寄存器(否則更慢),++d還需要要一次加法。


這個靜態存儲區的內存訪問很討厭。
非uniform方式lower,upper所在頁面肯定是被加載的,因為它們是函數參數,處在棧頂。
uniform的方式,delta就不一定在頁面中,有可能被置換出去了。這種情況一旦發生,說不定效率就是數量級的下降,和非uniform完全沒得比。
并且,這種情況,通過這種小的測試程序還不一定能測得出來 —— 怎么模擬一個大的、長期運行的、偶爾調用二分查找的程序,它已經將delta所在頁面置換出去了?

從本質上來說, uniform的方式的一個直接缺陷就是造成數據的局部性不如非uniform的方式。而且這缺陷是無法修正的。 缺陷造成的影響可能會被uniform的其他優勢所掩蓋, 但缺陷始終存在。


當然, 上面全都是臆測,臆測。 需要實際測試一下。
我覺得只要非uniform的注意移位問題, 效率應該不會比uniform的差太多。即使不缺頁,內存訪問也是比較傷的。
一旦缺頁,我覺得uniform就沒什么可比性的了。



ps:
關于兩種方式的對比:
1. 增加happy path的效率,不管unfortunate的效率
2. 兼顧所有情況的效率

除了uniform和非uniform,我還想起一個……
不知道hash表和紅黑樹算不算這種對比的例子之一……
2009-10-09 15:27 | OwnWaterloo

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@OwnWaterloo
我確實理解錯了,因為mix結構上不能實現右移這樣的操作……所以有了uniform。
而且我也沒有考慮到實際實際內存的分配情況。如果仔細考慮一下就能想到,這么多年來保持下來的,成為標準的,大量應用的是非uniform的二分,說明了實際應用要好的多。
stl里面的set/map都應該用的是紅黑樹吧,還有2-way的二分,都是兼顧所有情況的。hash表也挺極端,這個例子也挺像。呵呵,合適最好。先搞實現,在追求優化。
2009-10-09 22:37 | 唐僧

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@唐僧

mix沒有右移?
不過嘛…… 右移是除法的子集…… 沒有也挺合理的…

嗯,在你介紹之前, 我完全不知道有uniform這回事……
高爺爺的書有時間一定得去看看……

sgi的stl中有非公開的紅黑樹實現。4中關聯容器其實是紅黑樹的adapter...
就像std::stack,queue,priority_queue一樣…… 尷尬……

我覺得吧,二分只要寫正確就行了…… 復雜度肯定是lgN的。
lgN已經很猛了…… 常數稍微差點也壞不到哪去…… 優化是無底洞……
不記得在哪本書上看到過這么一句話"只需要讓軟件足夠快"
2009-10-10 14:16 | OwnWaterloo

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沒有一個人認真看樓主的貼的算法,search()和search_bad2()是一模一樣的錯誤算法,我跪了!!!
2013-04-08 10:21 | quatrejuin
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