本篇内容介绍了“如何使用二分法查找”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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 1、二分法查找的背景

当数组或者集合中存放的元素数量非常多的时候，想要跟踪具体某个元素的位置或者是否存在，常规方式是循环每一个元素直到找到要查找的元素为止。这样的查找方式效率非常低下，这个时候需要使用二分法来实现，提高查找效率。

2、二分法查找的介绍

二分法查找(折半查找)，找指定数值所在的位置

百度百科是这样介绍二分法查找的：

3、二分法查找的算法思想

假设数组是按升序排序的，对于给定的目标值aim，从数组的中间位置开始查找：1.若查找数据与中间元素值正好相等，则返回中间元素值的索引;2.若查找数值比中间值小，则以整个查找范围的前半部分作为新的查找范围;3.若查找数值比中间值大，则以整个查找范围的后半部分作为新的查找范围;注：查找成功返回索引，失败返回-1

4、代码实现

4.1 利用循环的方式实现二分法查找

public class BinarySearch {     public static void main(String[] args) {         // 生成一个随机数组         int[] array = suiji();         // 对随机数组排序         Arrays.sort(array);         System.out.println("产生的随机数组为： " + Arrays.toString(array));          System.out.println("要进行查找的值： ");         Scanner input = new Scanner(System.in);         // 进行查找的目标值         int aim = input.nextInt();          // 使用二分法查找         int index = binarySearch(array, aim);         System.out.println("查找的值的索引位置： " + index);      }      /**      * 生成一个随机数组      *       * @return 返回值，返回一个随机数组      */     private static int[] suiji() {         // random.nextInt(n)+m  返回m到m+n-1之间的随机数         int n = new Random().nextInt(6) + 5;         int[] array = new int[n];         // 循环遍历为数组赋值         for (int i = 0; i < array.length; i++) {             array[i] = new Random().nextInt(100);         }         return array;     }      /**      * 二分法查找  ---循环的方式实现      *       * @param array 要查找的数组      * @param aim 要查找的值      * @return 返回值，成功返回索引，失败返回-1      */     private static int binarySearch(int[] array, int aim) {         // 数组最小索引值         int left = 0;         // 数组最大索引值         int right = array.length - 1;         int mid;         while (left <= right) {             mid = (left + right) / 2;             // 若查找数值比中间值小，则以整个查找范围的前半部分作为新的查找范围             if (aim < array[mid]) {                 right = mid - 1;                 // 若查找数值比中间值大，则以整个查找范围的后半部分作为新的查找范围             } else if (aim > array[mid]) {                 left = mid + 1;                 // 若查找数据与中间元素值正好相等，则放回中间元素值的索引             } else {                 return mid;             }         }         return -1;     } }

代码执行结果：

产生的随机数组为： [16, 33, 40, 46, 57, 63, 65, 71, 85] 要进行查找的值：  46 查找的值的索引位置： 3

若输入的值找不到，则返回-1

产生的随机数组为： [28, 41, 47, 56, 70, 81, 85, 88, 95] 要进行查找的值：  66 查找的值的索引位置： -1

4.2 利用递归的方式实现二分法查找

public class BinarySearch3 {     public static void main(String[] args) {         // 生成一个随机数组         int[] array = suiji();         // 对随机数组排序         Arrays.sort(array);         System.out.println("产生的随机数组为： " + Arrays.toString(array));          System.out.println("要进行查找的值： ");         Scanner input = new Scanner(System.in);         // 进行查找的目标值         int aim = input.nextInt();          // 使用二分法查找         int index = binarySearch(array, aim, 0, array.length - 1);         System.out.println("查找的值的索引位置： " + index);     }      /**      * 生成一个随机数组      *      * @return 返回值，返回一个随机数组      */     private static int[] suiji() {         // Random.nextInt(n)+m  返回m到m+n-1之间的随机数         int n = new Random().nextInt(6) + 5;         int[] array = new int[n];         // 循环遍历为数组赋值         for (int i = 0; i < array.length; i++) {             array[i] = new Random().nextInt(100);         }         return array;     }      /**      * 二分法查找 ---递归的方式      *      * @param array 要查找的数组      * @param aim   要查找的值      * @param left  左边最小值      * @param right 右边最大值      * @return 返回值，成功返回索引，失败返回-1      */     private static int binarySearch(int[] array, int aim, int left, int right) {         if (aim < array[left] || aim > array[right]) {             return -1;         }         // 找中间值         int mid = (left + right) / 2;         if (array[mid] == aim) {             return mid;         } else if (array[mid] > aim) {             //如果中间值大于要找的值则从左边一半继续递归             return binarySearch(array, aim, left, mid - 1);         } else {             //如果中间值小于要找的值则从右边一半继续递归             return binarySearch(array, aim, mid + 1, array.length-1);         }     } }

递归相较于循环，代码比较简洁，但是时间和空间消耗比较大，效率低。在实际的学习与工作中，根据情况选择使用。

“如何使用二分法查找”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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