数组查找: 线性查找与二分查找

前言

从数组中查找你须要的数据，是一个很常见的需求，那么当你查找所需数据时，用什么方法查找速度最快？

本文将经过图文形式，详细讲解线性查找与二分查找，并用JavaScript将其实现，欢迎各位感兴趣的前端开发者阅读本文。

线性查找

概念

线性查找是一种在数组中查找数据的算法，从数组的头部开始按顺序往下查找即为线性查找。

图解示例

如图所示，咱们查找数字6在数组中的位置

• 从数组的最左边开始查找，将其与6进行比较，若是结果一致，查找便结束，不一致则向右检查下一个数字。

• 此处不一致，因此向右继续和下一个数字进行比较。

• 重复上述操做直到找到数字6为止

• 找到6了，查找结束

线性查找须要从头开始不断地按顺序检查数据，所以在数据量大且目标数据靠后，或者目标数据不存在时，比较的次数就会更多，也更为好使。若数据量为n，线性查找的时间复杂便为O(n)。

用JS实现线性查找

正如图解示例所述，咱们想要查找某个值在数组中的位置，须要遍历这个数组，判断当前遍历到的值是否与目标值相等。

• 声明一个函数，参数为：须要查找的数组，须要查找的数据
• 遍历数组
• 比较须要查找的数据是否与当前遍历到的数据相等
• 若是相等则返回当前元素的位置，结束循环

接下来，咱们将上述实现思路转化为代码

• 编写线性查找函数

/** * 线性查找函数 * @param arr 须要进行查找的数组 * @param target 须要查找的数据 * @returns {number} 返回值 */
const linearSearch = function (arr,target) {
    // 目标元素位置
    let position = -1;
    for (let i = 0; i < arr.length; i++){
        // 若是当前遍历到的值与目标值相等则返回目标元素的位置
        if(arr[i] === target){
            position = i;
            return position;
        }
    }
    return position;
}
复制代码

接下来，咱们测试下刚才编写的线性查找函数

const dataArr = [3,9,8,2,1,4,6,5,7];
const position = linearSearch(dataArr,6);
if(position !== -1){
    console.log(`目标元素在数组中的位置:${position}`);
}else{
    console.log("目标元素不在数组中");
}
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二分查找

概念

二分查找也是一种在数组中查找数据的算法，它只能查找已经排序好的数据。

二分查找经过比较数组中间的数据与目标数据的大小，能够得知目标数据是在数组的左边仍是右边。

所以，比较一次就能够把查找范围缩小一半。重复执行该操做接能够找到目标数据，或者得出目标数据不存在的结论。

图解示例

如图所示，咱们查找数字6在数组中的位置

• 首先，找到数组中间的数字，此处为5.

• 将5和要查找的数字6进行比较

• 把不须要的数字移出查找范围

• 在剩下的数组中找到中间的数字，此处为7

• 比较6和7

• 把不须要的数字移出查找范围

• 在剩下的数组中找到中间的数字，此处为6

• 6=6，成功找到目标数字

用JS实现二分查找

正如图解示例所述，二分查找只能查找已经排序好的数据，每一次查找均可以将查找范围减半，查找范围内只剩一个数据时查找结束。

• 声明一个函数，参数为：要查找的数组，要查找的数据，数组的起点，数组的末尾
• 找到数组的中间值，将其与目标值进行比较
• 若是中间值大于目标值，可知目标值在中间值的左侧，则对其左边的数据执行上述操做
• 若是中间值小于目标值，可知目标值在中间值的右侧，则对其右边的数据执行上述操做
• 直至中间值等于目标值，则结束上述操做，返回中间值的位置。

咱们将上述思路转化为代码

• 编写二分查找函数

/** * 二分查找 * @param arr 查找的数组 * @param target 查找的数据 * @param start 数组的开始位置 * @param end 数组的末尾位置 * @returns {number} */
const binarySearch = function (arr,target,start,end) {
    let targetPosition = -1;
    // 计算中间值
    const median = Math.floor((start + end) / 2);
    // 判断中间值与目标值是否相等
    if(arr[median] === target){
        targetPosition = median;
        return targetPosition;
    }
    // 未找到
    if(start >= end){
        return targetPosition;
    }
    // 判断中间值是否大于目标值
    if(arr[median] > target){
        // 递归中间值左侧的数组
        return binarySearch(arr,target,start,median - 1)
    }else{
        // 递归中间值右侧的数组
        return binarySearch(arr,target, median + 1, end);
    }
};
复制代码

接下来，咱们来测试下刚才编写的二分查找函数

const dataArr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9];
const position = binarySearch(dataArr,6,0,dataArr.length - 1);
if(position !== -1){
    console.log(`目标元素在数组中的位置:${position}`)
}else{
    console.log("目标元素不在数组中");
}
复制代码

线性查找与二分查找的区别

本质区别

线性查找能够从乱序数组中找数据，而二分查找只能从已排序好的数组中查找数据。

性能

二分查找利用已排序好的数组，每一次查找均可以将查找范围减半。若是将数量为n的数组，将其长度减半log2n次后，其中便只剩一个数据了，所以它的时间复杂度为O(logn)

线性查找须要从头开始不断地按顺序检查数据，所以在数量大且目标数据靠后，或者目标数据不存在时，比较的次数就会更多，也更为耗时。若是数组的数据量为n，线性查找的时间复杂度便为O(n)

从时间复杂度上分析，二分查找相比线性查找速度获得了指数倍的提高。

使用场景

线性查找，数组中的数据能够是无序的，添加数据时无需顾虑位置，直接将其插入到数组的末尾便可，不须要耗费时间。

二分查找，数组中的数据必须是有序的，添加数据时就须要考虑位置，须要消耗必定的时间。

综合上述，若是你查找数据比较频繁的话二分查找更适合你，不然线性查找更适合你。

写在最后

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