Algorytmyeasy

Wyjaśnij wyszukiwanie binarne.

Tagi

#search#binary-search#algorithm#complexity

Odpowiedź

Wyszukiwanie binarne znajduje element w posortowanej tablicy/liście, porównując go ze środkiem i odrzucając połowę zakresu w każdym kroku. Wymaga danych posortowanych i działa w czasie O(log n) (iteracyjnie zużywa O(1) pamięci).

function binarySearch(arr: number[], target: number): number {
    let left = 0;
    let right = arr.length - 1;

    while (left <= right) {
        const mid = Math.floor((left + right) / 2);
        if (arr[mid] === target) return mid;
        if (arr[mid] < target) left = mid + 1;
        else right = mid - 1;
    }
    return -1;
}

Odpowiedź zaawansowana

Głębiej

Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:

Kontekst (tagi): search, binary-search, algorithm, complexity
Złożoność: porównaj typowe operacje (średnio vs najgorzej).
Inwarianty: co musi być zawsze prawdą, żeby struktura/algorytm działał poprawnie.
Kiedy wybór jest zły: objawy w produkcji (latencja, GC, cache misses).
Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.

Przykłady

Poniżej dodatkowy przykład (bazuje na tym, co już jest w odpowiedzi):

function binarySearch(arr: number[], target: number): number {
    let left = 0;
    let right = arr.length - 1;

    while (left <= right) {
        const mid = Math.floor((left + right) / 2);
        if (arr[mid] === target) return mid;
        if (arr[mid] < target) left = mid + 1;
        else right = mid - 1;
    }
    return -1;
}