二分

本页面将简要介绍二分查找，由二分法衍生的三分法以及二分答案。

二分法

简介

二分查找（英语：binary search），也称折半搜索（英语：half-interval search）、对数搜索（英语：logarithmic search），是用来在一个有序数组中查找某一元素的算法。

工作原理

以在一个升序数组中查找一个数为例。

它每次考察数组当前部分的中间元素，如果中间元素刚好是要找的，就结束搜索过程；如果中间元素小于所查找的值，那么左侧的只会更小，不会有所查找的元素，只需到右侧查找；如果中间元素大于所查找的值同理，只需到左侧查找。

性质

时间复杂度

二分查找的最优时间复杂度为 O(1) 。

二分查找的平均时间复杂度和最坏时间复杂度均为 O(\log n) 。因为在二分搜索过程中，算法每次都把查询的区间减半，所以对于一个长度为 n 的数组，至多会进行 O(\log n) 次查找。

空间复杂度

迭代版本的二分查找的空间复杂度为 O(1) 。

递归（无尾调用消除）版本的二分查找的空间复杂度为 O(\log n) 。

代码实现

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int binary_search(int start, int end, int key) {
  int ret = -1;  // 未搜索到数据返回-1下标
  int mid;
  while (start <= end) {
    mid = start + ((end - start) >> 1);  // 直接平均可能会溢出，所以用这个算法
    if (arr[mid] < key)
      start = mid + 1;
    else if (arr[mid] > key)
      end = mid - 1;
    else {  // 最后检测相等是因为多数搜索情况不是大于就是小于
      ret = mid;
      break;
    }
  }
  return ret;  // 单一出口
}
Note

对于 n 是有符号数的情况，当你可以保证 n\ge 0 时， n >> 1 比 n / 2 指令数更少。

最大值最小化

注意，这里的有序是广义的有序，如果一个数组中的左侧或者右侧都满足某一种条件，而另一侧都不满足这种条件，也可以看作是一种有序（如果把满足条件看做 1 ，不满足看做 0 ，至少对于这个条件的这一维度是有序的）。换言之，二分搜索法可以用来查找满足某种条件的最大（最小）的值。

要求满足某种条件的最大值的最小可能情况（最大值最小化），首先的想法是从小到大枚举这个作为答案的「最大值」，然后去判断是否合法。若答案单调，就可以使用二分搜索法来更快地找到答案。因此，要想使用二分搜索法来解这种「最大值最小化」的题目，需要满足以下三个条件：

  1. 答案在一个固定区间内；
  2. 可能查找一个符合条件的值不是很容易，但是要求能比较容易地判断某个值是否是符合条件的；
  3. 可行解对于区间满足一定的单调性。换言之，如果 x 是符合条件的，那么有 x + 1 或者 x - 1 也符合条件。（这样下来就满足了上面提到的单调性）

当然，最小值最大化是同理的。

STL 的二分查找

C++ 标准库中实现了查找首个不小于给定值的元素的函数 std::lower_bound 和查找首个大于给定值的元素的函数 std::upper_bound ，二者均定义于头文件 <algorithm> 中。

二者均采用二分实现，所以调用前必须保证元素有序。

二分答案

解题的时候往往会考虑枚举答案然后检验枚举的值是否正确。若满足单调性，则满足使用二分法的条件。把这里的枚举换成二分，就变成了“二分答案”。

Luogu P1873 砍树

伐木工人米尔科需要砍倒 M 米长的木材。这是一个对米尔科来说很容易的工作，因为他有一个漂亮的新伐木机，可以像野火一样砍倒森林。不过，米尔科只被允许砍倒单行树木。

米尔科的伐木机工作过程如下：米尔科设置一个高度参数H（米），伐木机升起一个巨大的锯片到高度H，并锯掉所有的树比H高的部分（当然，树木不高于H米的部分保持不变）。米尔科就行到树木被锯下的部分。

例如，如果一行树的高度分别为20，15，10和17，米尔科把锯片升到15米的高度，切割后树木剩下的高度将是15，15，10和15，而米尔科将从第1棵树得到5米，从第4棵树得到2米，共得到7米木材。

米尔科非常关注生态保护，所以他不会砍掉过多的木材。这正是他为什么尽可能高地设定伐木机锯片的原因。帮助米尔科找到伐木机锯片的最大的整数高度H，使得他能得到木材至少为M米。换句话说，如果再升高1米，则他将得不到M米木材。

解题思路

我们可以在 1 到 1,000,000,000（10 亿）中枚举答案，但是这种朴素写法肯定拿不到满分，因为从 1 跑到 10 亿太耗时间。我们可以对答案进行 1 到 10 亿的二分，然后，每次都对其进行检查可行性（一般都是使用贪心法）。 这就是二分答案。

参考代码
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int a[1000005];
int n, m;
bool check(int k) {  // 检查可行性，k为锯片高度
  long long sum = 0;
  for (int i = 1; i <= n; i++)       // 检查每一棵树
    if (a[i] > k)                    // 如果树高于锯片高度
      sum += (long long)(a[i] - k);  // 累加树木长度
  return sum >= m;                   // 如果满足最少长度代表可行
}

int find() {
  int l = 1, r = 1000000001;  // 因为是左闭右开的，所以10亿要加1
  while (l + 1 < r) {         // 如果两点不相邻
    int mid = (l + r) / 2;    // 取中间值
    if (check(mid))           // 如果可行
      l = mid;                // 升高锯片高度
    else
      r = mid;  // 否则降低锯片高度
  }
  return l;  // 返回左边值
}

int main() {
  cin >> n >> m;
  for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];
  cout << find();
  return 0;
}

看完了上面的代码，你肯定会有两个疑问：

  1. 为何搜索区间是左闭右开的？

    因为搜到最后，会这样（以合法的最大值为例）：

    然后会

    合法的最小值恰恰相反。

  2. 为何返回左边值？

    同上。

三分法

简介

三分法可以用来查找凸函数的最大（小）值。

画一下图好理解一些（图待补）

  • 如果 lmid 和 rmid 在最大（小）值的同一侧：由于单调性，一定是二者中较大（小）的那个离最值近一些，较远的那个点对应的区间不可能包含最值，所以可以舍弃。
  • 如果在两侧：由于最值在二者中间，我们舍弃两侧的一个区间后，也不会影响最值，所以可以舍弃。

代码实现

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lmid = left + (right - left >> 1);
rmid = lmid + (right - lmid >> 1);  // 对右侧区间取半
if (cal(lmid) > cal(rmid))
  right = rmid;
else
  left = lmid;

分数规划

参见： 分数规划

分数规划通常描述为下列问题：每个物品有两个属性 c_i ， d_i ，要求通过某种方式选出若干个，使得 \frac{\sum{c_i}}{\sum{d_i}} 最大或最小。

经典的例子有最优比率环、最优比率生成树等等。

分数规划可以用二分法来解决。

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