二分法算法

⑴ 二分法 计算步骤

我把书上原文给你打出来，挺好理解的！我们已经知道，函数F(x)=lnx+2x-6在区间(2,3)内有零点，进一步的问题是，如何找出这个零点？
一个直观的想法是：如果能够将零点所在的范围尽量缩小，那么在一定精确度下，我们可以得到零点的近似值。为了方便，用“取中点”地方法逐步缩小零点所在的范围。
取区间（2,3）的中点2.5，用计算器算的f(2.5)约等于 －0.084。因为F(2.5)f(2.75)＜0，所以零点在区间(2.5,2075)内
所以零点所在的范围就缩小了。我们可以在有限次重复相同步骤后，将所得的零点所在区间内的任意一点作为函数零点的近似值，特别的，可将区间断电作为零点的近似值。
对于在区间[a,b]上连续不断且f(a)f(b)＜0的函数y=f(x),通过不断地把函数f(x)的零点所在的区间一分为二，将区间的两个端点逐渐逼近零点，进而得到零点近似值地方法叫二分法。

⑵ 二分法查找的算法

假如有一组数为3，12，24，36，55，68，75，88要查给定的值24.可设三个变量front，mid，end分别指向数据的上界，中间和下界，mid=（front+end）/2.
1.开始令front=0（指向3），end=7（指向88），则mid=3（指向36）。因为mid>x，故应在前半段中查找。
2.令新的end=mid-1=2，而front=0不变，则新的mid=1。此时x>mid，故确定应在后半段中查找。
3.令新的front=mid+1=2，而end=2不变，则新的mid=2，此时a[mid]=x，查找成功。
如果要查找的数不是数列中的数，例如x=25，当第三次判断时，x>a[mid]，按以上规律，令front=mid+1，即front=3，出现front>end的情况，表示查找不成功。
例：在有序的有N个元素的数组中查找用户输进去的数据x。
算法如下：
1.确定查找范围front=0，end=N-1，计算中项mid=（front+end）/2。
2.若a[mid]=x或front>=end,则结束查找；否则，向下继续。
3.若a[mid]<x,说明待查找的元素值只可能在比中项元素大的范围内，则把mid+1的值赋给front，并重新计算mid，转去执行步骤2；若a[mid]>x，说明待查找的元素值只可能在比中项元素小的范围内，则把mid-1的值赋给end，并重新计算mid，转去执行步骤2。
[一维数组，折半查找]

⑶ 二分法查找算法

哪里查不到？我复制你的程序，输入字符c，结果显示“要查找的字符是第2个”，可以找到

⑷ 二分法是什么意思

二分法是数学领域术语。

二分法即，对于区间[a，b]上连续不断且f（a）·f（b）<0的函数y=f（x），通过不断地把函数f（x）的零点所在的区间一分为二，使区间的两个端点逐步逼近零点，进而得到零点近似值的方法叫二分法。

算法：当数据量很大适宜采用该方法。采用二分法查找时，数据需是排好序的。

基本思想：假设数据是按升序排序的，对于给定值key，从序列的中间位置k开始比较，

如果当前位置arr[k]值等于key，则查找成功；

若key小于当前位置值arr[k]，则在数列的前半段中查找,arr[low,mid-1]；

若key大于当前位置值arr[k]，则在数列的后半段中继续查找arr[mid+1,high]，

直到找到为止，时间复杂度:O(log(n))。

C++语言中的二分查找法：

基本思想：假设数据是按升序排序的，对于给定值x，从序列的中间位置开始比较，如果当前位置值等于x，则查找成功；若x小于当前位置值，则在数列的前半段中查找；若x大于当前位置值则在数列的后半段中继续查找，直到找到为止。

假如有一组数为3，12，24，36，55，68，75，88要查给定的值24.可设三个变量front，mid，end分别指向数据的上界，中间和下界，mid=（front+end）/2。

1、开始令front=0（指向3），end=7（指向88），则mid=3（指向36）。因为mid>x，故应在前半段中查找。

2、令新的end=mid-1=2，而front=0不变，则新的mid=1。此时x>mid，故确定应在后半段中查找。

3、令新的front=mid+1=2，而end=2不变，则新的mid=2，此时a[mid]=x，查找成功。

如果要查找的数不是数列中的数，例如x=25，当第三次判断时，x>a[mid]，按以上规律，令front=mid+1，即front=3，出现front>end的情况，表示查找不成功。

⑸ 2、写出二分法查找算法。

/**
* 二分查询
* @author skywin
*
*/
public class halfSort {
public void getSort(int a[],int key){
int left=0;
int right=a.length-1;
int middle;
while(left<=right){
middle=(right+left)/2;
if(key>a[middle]){
left=middle+1;
}else if(key<a[middle]){
right=middle-1;
}else if(key==a[middle]){
System.out.println("找到了,下标为:"+middle);
break;
}
}

}
public static void main(String[] args) {
halfSort h=new halfSort();
int a[]={1,4,6,8,2,4,9};
h.getSort(a, 8);
}
}

⑹ 二分法的算法描述. 急

对于在区间[a,]b上连续不断，且满足f(a)·f(b)<0的函数y=f(x)，通过不断地把函数f(x)的零点所在的区间一分为二，使区间的两个端点逐步逼近零点，进而得到零点近似值的方法叫做二分法。

⑺ 二分法误差计算公式

绝对误差 = | 示值 - 标准值 | （即测量值与真实值之差的绝对值）。
相对误差 = | 示值 - 标准值 |/真实值 （即绝对误差所占真实值的百分比）。
当测定值大于真值时，误差为正，表明测定结果偏高；反之，误差为负，表明测定值偏低。在测定的绝对误差相同的条件下，待测组分含量越高，相对误差越小；反之，相对误差越大。因此，在实际工作中，常用相对误差表示测定结果的准确度。

⑻ 二分法的算法步骤是什么

在有序的有N个元素的数组中查找用户输进去的数据x。

算法如下：

1、确定查找范围front=0，end=N-1，计算中项mid=（front+end）/2。

2、若a[mid]=x或front>=end，则结束查找；否则，向下继续。

3.、若a[mid]<x，说明待查找的元素值只可能在比中项元素大的范围内，则把mid+1的值赋给front，并重新计算mid，转去执行步骤2；若a[mid]>x，说明待查找的元素值只可能在比中项元素小的范围内，则把mid-1的值赋给end，并重新计算mid，转去执行步骤2。

(8)二分法算法扩展阅读

基本思想：假设数据是按升序排序的，对于给定值key，从序列的中间位置k开始比较，

如果当前位置arr[k]值等于key，则查找成功；

若key小于当前位置值arr[k]，则在数列的前半段中查找，arr[low，mid-1]；

若key大于当前位置值arr[k]，则在数列的后半段中继续查找arr[mid+1，high]，

直到找到为止，时间复杂度:O(log(n))。