hocvietcode.com
  • Trang chủ
  • Học lập trình
    • Lập trình C/C++
    • Lập trình HTML
    • Lập trình Javascript
      • Javascript cơ bản
      • ReactJS framework
      • AngularJS framework
      • Typescript cơ bản
      • Angular
    • Lập trình Mobile
      • Lập Trình Dart Cơ Bản
        • Dart Flutter Framework
    • Cơ sở dữ liệu
      • MySQL – MariaDB
      • Micrsoft SQL Server
      • Extensible Markup Language (XML)
      • JSON
    • Lập trình PHP
      • Lập trình PHP cơ bản
      • Laravel Framework
    • Lập trình Java
      • Java Cơ bản
    • Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
    • Lập Trình C# Cơ Bản
    • Machine Learning
  • WORDPRESS
    • WordPress cơ bản
    • WordPress nâng cao
    • Chia sẻ WordPress
  • Kiến thức hệ thống
    • Microsoft Azure
    • Docker
    • Linux
  • Chia sẻ IT
    • Tin học văn phòng
      • Microsoft Word
      • Microsoft Excel
    • Marketing
      • Google Adwords
      • Facebook Ads
      • Kiến thức khác
    • Chia sẻ phần mềm
    • Review công nghệ
    • Công cụ – tiện ích
      • Kiểm tra bàn phím online
      • Kiểm tra webcam online
Đăng nhập
  • Đăng nhập / Đăng ký

Please enter key search to display results.

Home
  • Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
  • Thuật toán tìm kiếm
Thuật toán tìm kiếm nhị phân – binary search

Thuật toán tìm kiếm nhị phân – binary search

  • 23-09-2024
  • Toanngo92
  • 0 Comments

Mục lục

  • Giới Thiệu
  • Ý Tưởng
  • Ví Dụ
  • Đánh Giá Thuật Toán Tìm Kiếm Nhị Phân
  • Cách sử dụng:

Giới Thiệu

Thuật toán Tìm kiếm Nhị phân (Binary Search) là một phương pháp tìm kiếm hiệu quả được sử dụng để tìm phần tử trong một danh sách đã được sắp xếp. Thuật toán này hoạt động bằng cách chia danh sách thành hai nửa và so sánh phần tử mục tiêu với phần tử ở giữa danh sách, từ đó quyết định tiếp tục tìm kiếm trong nửa bên trái hoặc bên phải. Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán rất phổ biến trong lập trình nhờ vào hiệu suất cao và tính đơn giản khi làm việc với các danh sách lớn.

Ý Tưởng

Thuật toán Tìm kiếm Nhị phân hoạt động theo nguyên tắc chia để trị. Ý tưởng chính là:

  1. Chọn phần tử giữa của danh sách (pivot).
  2. So sánh phần tử mục tiêu với phần tử giữa:
  • Nếu phần tử mục tiêu bằng phần tử giữa, thuật toán trả về chỉ số của nó.
  • Nếu phần tử mục tiêu nhỏ hơn phần tử giữa, tiếp tục tìm kiếm trong nửa bên trái của danh sách.
  • Nếu phần tử mục tiêu lớn hơn phần tử giữa, tiếp tục tìm kiếm trong nửa bên phải của danh sách.
  1. Lặp lại quá trình này cho đến khi tìm thấy phần tử mục tiêu hoặc danh sách không còn phần tử nào để kiểm tra.

Ví Dụ

Dưới đây là một ví dụ về thuật toán Tìm kiếm Nhị phân được triển khai bằng Java:

public class BinarySearchExample {
    // Phương thức thực hiện tìm kiếm nhị phân
    public static int binarySearch(int[] arr, int target) {
        int left = 0;
        int right = arr.length - 1;

        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;

            // So sánh phần tử mục tiêu với phần tử giữa
            if (arr[mid] == target) {
                return mid; // Trả về chỉ số của phần tử nếu tìm thấy
            }

            if (arr[mid] < target) {
                left = mid + 1; // Tìm kiếm trong nửa bên phải
            } else {
                right = mid - 1; // Tìm kiếm trong nửa bên trái
            }
        }

        return -1; // Trả về -1 nếu không tìm thấy phần tử mục tiêu
    }

    // Phương thức để in mảng
    public static void printArray(int[] arr) {
        for (int i : arr) {
            System.out.print(i + " ");
        }
        System.out.println();
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19};
        int target = 7;

        System.out.println("Mảng ban đầu:");
        printArray(array);

        int index = binarySearch(array, target);

        if (index != -1) {
            System.out.println("Phần tử " + target + " được tìm thấy tại chỉ số " + index);
        } else {
            System.out.println("Phần tử " + target + " không được tìm thấy trong mảng.");
        }
    }
}

Đánh Giá Thuật Toán Tìm Kiếm Nhị Phân

Độ phức tạp thuật toán:

  • Trường hợp tốt: O(1) (Khi phần tử mục tiêu nằm ở vị trí giữa của danh sách)
  • Trung bình: O(log n) (Khi tìm kiếm yêu cầu phân chia danh sách nhiều lần)
  • Trường hợp xấu: O(log n) (Khi phần tử mục tiêu không có trong danh sách và phải thực hiện toàn bộ quá trình phân chia)

Không gian bộ nhớ sử dụng: O(1) (Tìm kiếm nhị phân không yêu cầu bộ nhớ phụ lớn, chỉ sử dụng một số biến để theo dõi chỉ số)

Tại chỗ (In-place): Có

Cách sử dụng:

Tìm kiếm nhị phân thường được áp dụng trong các tình huống sau:

  • Danh sách đã được sắp xếp: Khi danh sách đã được sắp xếp, thuật toán Tìm kiếm Nhị phân hoạt động rất hiệu quả.
  • Yêu cầu hiệu suất cao: Khi cần tìm kiếm nhanh chóng trong các danh sách lớn, thuật toán này cung cấp hiệu suất tốt hơn so với các thuật toán tìm kiếm tuần tự.
  • Khi bộ nhớ hạn chế: Với không gian bộ nhớ nhỏ, tìm kiếm nhị phân là lựa chọn tốt vì nó không yêu cầu bộ nhớ phụ lớn.

Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán hiệu quả và mạnh mẽ cho các danh sách đã được sắp xếp, cung cấp khả năng tìm kiếm nhanh chóng với độ phức tạp thấp. Tuy nhiên, nó yêu cầu danh sách phải được sắp xếp trước, nếu không, thuật toán sẽ không hoạt động chính xác.

Bài viết liên quan:

Cấu trúc dữ liệu danh sách liên kết (LinkedList)
Cấu trúc dữ liệu Mảng (Array)
Giới thiệu về thuật toán
Định lý thợ (Master Theorem)
Giải thuật Qui hoạch động (Dynamic Programming) 
Giải thuật chia để trị (Divide and Conquer)
Phân tích tiệm cận trong CTDL và giải thuật
Giải thuật tham lam (Greedy Algorithm)
Đệ quy trong lập trình
Thuật toán tìm kiếm hàm mũ – Exponential Search
Thuật toán tìm kiếm nhảy – Jump Search
Thuật toán tìm kiếm tam phân (Ternary Search)

THÊM BÌNH LUẬN Cancel reply

Dịch vụ thiết kế Wesbite

NỘI DUNG MỚI CẬP NHẬT

2. PHÂN TÍCH VÀ ĐẶC TẢ HỆ THỐNG

1. TỔNG QUAN KIẾN THỨC THỰC HÀNH TRIỂN KHAI DỰ ÁN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Hướng dẫn tự cài đặt n8n comunity trên CyberPanel, trỏ tên miền

Mẫu prompt tạo mô tả chi tiết bối cảnh

Một số cải tiến trong ASP.NET Core, Razor Page, Model Binding, Gabbage collection

Giới thiệu

hocvietcode.com là website chia sẻ và cập nhật tin tức công nghệ, chia sẻ kiến thức, kỹ năng. Chúng tôi rất cảm ơn và mong muốn nhận được nhiều phản hồi để có thể phục vụ quý bạn đọc tốt hơn !

Liên hệ quảng cáo: [email protected]

Kết nối với HỌC VIẾT CODE

© hocvietcode.com - Tech888 Co .Ltd since 2019

Đăng nhập

Trở thành một phần của cộng đồng của chúng tôi!
Registration complete. Please check your email.
Đăng nhập bằng google
Đăng kýBạn quên mật khẩu?

Create an account

Welcome! Register for an account
The user name or email address is not correct.
Registration confirmation will be emailed to you.
Log in Lost your password?

Reset password

Recover your password
Password reset email has been sent.
The email could not be sent. Possible reason: your host may have disabled the mail function.
A password will be e-mailed to you.
Log in Register
×