Rate this post

Binary Search (tìm kiếm nhị phân) là một thuật toán tìm kiếm mảng đã sắp xếp. Nó sử dụng phương pháp phân chia để tìm kiếm một giá trị trong mảng.

Các bài viết liên quan:

Trong C++, có thể sử dụng hàm lower_bound() và upper_bound() trong thư viện STL (Standard Template Library) để thực hiện binary search.

Ví dụ:

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main()
{
    int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    int x = 5;
    int *result = lower_bound(arr, arr + n, x);
    if (result != arr + n)
        cout << "Tim thay x tai vi tri: " << result - arr << endl;
    else
        cout << "Khong tim thay x" << endl;
    return 0;
}

Trong ví dụ trên, mảng arr được khởi tạo với các giá trị từ 1 đến 9 và chúng ta muốn tìm x = 5. Hàm lower_bound() sẽ trả về con trỏ trỏ đến vị trí đầu tiên của giá trị x trong mảng. Nếu không tìm thấy x trong mảng, hàm sẽ trả về con trỏ trỏ đến cuối mảng.

Ngoài hàm lower_bound(), chúng ta còn có thể sử dụng hàm upper_bound() để tìm vị trí cuối cùng của giá trị x trong mảng.

Để thực hiện binary search, chúng ta có thể sử dụng vòng lặp hoặc đệ quy, tùy thuộc vào yêu cầu của bài toán.

Binary Search là thuật toán tìm kiếm hiệu quả, đặc biệt khi sử dụng với các mảng lớn vì nó chỉ duyệt qua một phần của mảng mà không cần duyệt qua toàn bộ mảng.

Ưu điểm và nhược điểm binary search c++

  • Ưu điểm:
    • Tìm kiếm nhanh, đặc biệt khi sử dụng với các mảng lớn vì chỉ duyệt qua một phần của mảng mà không cần duyệt qua toàn bộ mảng.
    • Dễ dàng sử dụng với các mảng đã được sắp xếp.
    • Sử dụng được với các kiểu dữ liệu khác nhau.
  • Nhược điểm:
    • Không hoạt động được với các mảng không được sắp xếp.
    • Không hoạt động tốt với các mảng có kích thước nhỏ.
    • Yêu cầu thêm bộ nhớ để lưu giá trị trung gian trong quá trình tìm kiếm.

Trong tổng quát, binary search là một thuật toán tìm kiếm rất hiệu quả và thường được sử dụng trong nhiều bài toán khác nhau, nhưng nó cũng có một số nhược điểm như không hoạt động tốt với các mảng không được sắp xếp hoặc có kích thước nhỏ. Ngoài ra, cũng cần phải sử dụng thêm bộ nhớ để lưu giá trị trung gian trong quá trình tìm kiếm.

Nếu bạn muốn sử dụng tìm kiếm nhị phân trong bài toán của mình, hãy chắc chắn rằng dữ liệu ban đầu đã được sắp xếp và kích thước mảng lớn để có hiệu quả tìm kiếm cao nhất.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now