Уровень алгоритма

Двоичный поиск

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску


Бинарный поиск
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]\log_2 n[/math] (в худшем и среднем случаях)
Объём входных данных упорядоченный массив длины [math]n[/math], число [math]A[/math]
Объём выходных данных индекc элемента
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы ?
Ширина ярусно-параллельной формы ?

Основные авторы описания: А. В. Чупин.

Синонимы названия метода: двоичный поиск, бинарный поиск, метод деления пополам, метод половинного деления, дихотомия.

Содержание

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Метод двоичного поиска используется в качестве быстрого варианта поиска в заранее отсортированном массиве. Получил распространение благодаря как наименьшей из возможных высоте алгоритма, так и из-за ряда своих вычислительных характеристик, а также (в среде нечисленных алгоритмов) из-за своей рекурсивности, то есть лёгкости записи.

Основная идея заключается в дроблении массива на половины и дальнейшем рекурсивном поиске в одной из них.

Поиск элемента 4 в массиве

Первое упоминание метода было сделано на лекциях школы Мура Джоном Мокли в 1946 году.[1] Первое время все реализации работали только для массивов длины [math]2^k-1[/math], пока в 1960 году Деррек Генри Лемер не опубликовал первый алгоритм, работающий на массивах произвольной длины.[2] В 1962 году Германн Боттенбрух представил реализацию метода на Алгол-60, в которой сравнение было помещено в конец, увеличивая количество итераций алгоритма на один, но уменьшая число сравнений до одного на итерацию.[3]. In 1986, Bernard Chazelle and Leonidas J. Guibas introduced fractional cascading, a technique used to speed up binary searches in multiple arrays.[18][40][41]

Альтернативой служит метод линейного поиска (т.е. полного перебора), имеющий, соответственно, линейную вычислительную сложность ([math]O(n)[/math]), однако работающий на произвольно упорядоченных массивах. Если сравнивать возможности применения обоих методов, то линейный поиск выгоднее применять 1) для поиска в коротких массивах; 2) когда требуется провести поиск небольшое число раз; 3) в потоковом случае. В отличие от него, бинарный поиск требует предобработку (сортировку, сложность которой не менее [math]O(n \log_2 n)[/math]) и особенно полезен, если массив большой и поиск проводится неоднократное (точнее, более, чем порядка [math]O(\log_2 n)[/math]) число раз.

Метод позволяет различные обобщения и видоизменения:

  • Однородный двоичный поиск, был представлен А. К. Чандрой в 1971 году Дональду Кнуту, который опубликовал его в своей монографии[1].
  • Троичный поиск, когда отрезок делится на три части. Применяется для поиска положения экстремума функции.
  • Интерполирующий поиск, делящий область поиска не пополам, а предсказывающий позицию искомого элемента на основе разницы значений. Работает быстрее, если элементы распределены достаточно равномерно - в среднем [math]O(\log \log n)[/math]. В худшем случае, работает за [math]O(n)[/math]).
  • Дробный спуск (англ. fractional cascading), предложенный в 1986 году Бернаром Шазеллем и Леонидасом Дж. Гуйбасом, как техника ускорения бинарного поиска в многомерных массивах.[4][5][6].

Вариации также могут касаться формата и сути вывода результата в отдельных случаях (см. варианты возврата при ненахождении).

Очень близко к метод бинарного поиска по массиву стоит непрерывный аналог - метод бисекции (метод деления пополам) нахождения корня непрерывной функции на заданном отрезке. Самое большое отличие заключается в вычислении значения функции вместо нахождения элемента массива по его индексу, а также использование действительных чисел в качестве аргумента в отличие от целых чисел для индексации элементов массива.

По своему определению, алгоритм может быть записан в одной из двух основных форм - рекурсивной и итеративной. Поскольку вычислительное ядро в них одинаковое, но в рекурсивном есть дополнительная нагрузка по вызову функций и хранению их стека, в данной статье рассматривается только итеративная версия.

1.2 Математическое описание алгоритма

Исходные данные: одномерный массив [math]n[/math] чисел [math]x_i, i=0..n-1[/math], упорядоченный по возрастанию (точнее - неубыванию) или убыванию (точнее - невозрастанию), а также число [math]A[/math], которое нужно найти в этом массиве.

Вычисляемые данные: индекс (номер позиции) элемента, равного искомому (или ответ, что такого элемента нет).

Формулы метода: элементы на каждом этапе алгоритма рассматриваются в виде непрерывного отрезка массива. В каждой из пар находится сумма составляющих её элементов. На следующем этапе на пары разбиваются уже эти суммы (и те элементы, которые не вошли в уже вычисленные суммы), и т. д. Единственное вычисление, которое производится на каждой итерации метода - вычисление среднего арифметического левого и правого индексов: [math]m_k=\frac{l_k+r_k}{2}[/math]. Здесь и далее за [math]l_k, r_k, m_k[/math] обозначаются индексы левого конца, правого конца и середины рассматриваемого отрезка массива. С начала поиск производится по всему массиву, поэтому [math]l_0 = 0, r_0 = n-1[/math].

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительное ядро метода бинарного поиска состоит из операций сравнения и получения середины отрезка, которые рекуррентно выполняются для массивов всё меньшего размера. Количество сложений, умножений и сравнений определяется количеством итераций прямо пропорционально, а оно не больше [math][ \log_2 n][/math].

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

  1. Инициализируем концы отрезка концами всего массива: [math]l_0 = 0, r_0 = n-1[/math].


1.6 Последовательная сложность алгоритма

Количество итераций в худшем случае (когда элемент не найден, или находится на последнем шагу) - [math][ \log_2 n ][/math], в среднем - [math][/math], в лучшем (когда элемент сразу найден, или ) - 1.

1.7 Информационный граф

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

Сам по себе алгоритм не может быть распараллелен, т.к. его информационный граф имеет линейный вид. Однако существует очевидная модификация алгоритма, которая позволяет использовать любое наперёд заданное число процессоров [math]p[/math] - деление не на 2 части, а на [math]p+1[/math] часть. При этом вычисления всех новых узлов, а также сравнение значений в них с [math]A[/math] можно проводить независимо, а значит параллельно.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: массив [math]x[/math] (элементы [math]x_i[/math]). Число [math]A[/math].

Дополнительные ограничения: массив упорядочен.

Объём входных данных: [math]n[/math].

Выходные данные: индекс элемента [math]A[/math] в массиве, если он есть.

Объём выходных данных: один скаляр.

1.10 Свойства алгоритма

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

Обычно в качестве ответа выводят -1, если число не найдено.

Другие возможные варианты в данной ситуации (выбор зависит от того, как и где будет использоваться метод поиска как базовая единица)[7]:

  1. "магическое число" - то, которое заведомо не получится в качестве результата, если [math]A[/math] найдено. В частности, можно возвращать [math]-(l_k+1)[/math], где [math]k[/math] - последняя итерация перед нарушением условия [math]l_k \lt r_k[/math], передавая таким образом информации о месте, где могло бы находиться [math]A[/math]. Эту информацию можно использовать, в частности, для дальнейшей вставки нового объекта на нужное место в массиве, чтобы оставить его упорядоченным.
  2. специальная константа. Её наличие определяется языком программирования. Например, это может быть null в C# (тогда потребуется использовать тип "int?" в качестве типа результата вместо простого "int"), или ... в Python'е
  3. кинуть исключение. Это используется, когда элемент должен был найтись, и дальнейшая работа невозможна, если его не нашлось.

2.1.1 Частые ошибки при реализации

Несмотря на то, что код достаточно прост, в нём есть несколько ловушек, на которые нужно обратить внимание[8]:

  • Что будет, если first и last по отдельности умещаются в свой тип, а first+last — нет?[9] Если теоретически возможны массивы столь большого размера, приходится идти на ухищрения:
    • Использовать код first + (last - first) / 2, который точно не приведёт к переполнениям (то и другое — неотрицательные целые числа).
      • Если first и last — указатели или итераторы, такой код единственно правильный. Преобразование в uintptr_t и дальнейший расчёт в этом типе нарушает абстракцию, и нет гарантии, что результат останется корректным указателем. Разумеется, чтобы сохранялась сложность алгоритма, нужны быстрые операции «итератор+число → итератор», «итератор−итератор → число».
    • Если first и last — типы со знаком, провести расчёт в беззнаковом типе: ((unsigned)first + (unsigned)last) / 2. В Java соответственно: (first + last) >>> 1.
    • Написать расчёт на ассемблере, с использованием флага переноса. Что-то наподобие add eax, b; rcr eax, 1. А вот длинные типы использовать нецелесообразно, first + (last - first) / 2 быстрее.
  • В двоичном поиске часты ошибки на единицу. Поэтому важно протестировать такие случаи: пустой массив (n=0), ищем отсутствующее значение (слишком большое, слишком маленькое и где-то в середине), ищем первый и последний элемент. Не выходит ли алгоритм за границы массива? Не зацикливается ли?
  • Иногда требуется, чтобы, если x в цепочке существует в нескольких экземплярах, находило не любой, а обязательно первый (как вариант: последний; либо вообще не x, а следующий за ним элемент).[10] Код на Си в такой ситуации находит первый из равных, более простой код на Си++ — какой попало.

Учёный Йон Бентли утверждает, что 90 % студентов, разрабатывая двоичный поиск, забывают учесть какое-либо из этих требований. И даже в код, написанный самим Йоном и ходивший из книги в книгу, вкралась ошибка: код не стоек к переполнениям[9].

2.2 Локальность данных и вычислений

2.2.1 Локальность реализации алгоритма

2.2.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности
2.2.1.2 Количественная оценка локальности
2.2.1.3 Анализ на основе теста Apex-Map

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.4.1 Масштабируемость алгоритма

2.4.2 Масштабируемость реализации алгоритма

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма

  1. Встроенные в C++ функции: std::lower_bound находит первое вхождение [math]A[/math], std::upper_bound возвращает индекс элемента за всеми [math]A[/math].
  2. В стандартной библиотеке Java реализация двоичного поиска выглядит так: java.util.Arrays.binarySearch(T[] array, T value[, Comparator c]). При этом он может быть расширен через интерфейс Comparator.

3 См. также

4 Литература

  1. ↑ 1,0 1,1 Дональд Кнут . Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск = The Art of Computer Programming, vol.3. Sorting and Searching. — 2-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — С. 824. — ISBN 0-201-89685-0.
  2. ↑ Lehmer, Derrick (1960). Teaching combinatorial tricks to a computer. Proceedings of Symposia in Applied Mathematics 10. pp. 180–181. doi:10.1090/psapm/010.
  3. ↑ Bottenbruch, Hermann (1962). "Structure and Use of ALGOL 60". Journal of the ACM 9 (2): 161–211. Procedure is described at p. 214 (§43), titled "Program for Binary Search".
  4. ↑ Chazelle, Bernard; Liu, Ding (2001). Lower bounds for intersection searching and fractional cascading in higher dimension. 33rd ACM Symposium on Theory of Computing. pp. 322–329. doi:10.1145/380752.380818.
  5. ↑ Chazelle, Bernard; Guibas, Leonidas J. (1986). "Fractional cascading: I. A data structuring technique" (PDF). Algorithmica 1 (1): 133–162. doi:10.1007/BF01840440.
  6. ↑ Chazelle, Bernard; Guibas, Leonidas J. (1986), "Fractional cascading: II. Applications" (PDF), Algorithmica 1 (1): 163–191, doi:10.1007/BF01840441
  7. ↑ Я не могу написать бинарный поиск
  8. ↑ Только 10% программистов способны написать двоичный поиск
  9. ↑ 9,0 9,1 Extra, Extra — Read All About It: Nearly All Binary Searches and Mergesorts are Broken // Joshua Bloch, Google Research; перевод — Почти во всех реализациях двоичного поиска и сортировки слиянием есть ошибка
  10. ↑ В C++ std::lower_bound находит первое вхождение x, а std::upper_bound — элемент, следующий за x.
  • Ананий В. Левитин. Глава 4. Метод декомпозиции: Бинарный поиск // Алгоритмы: введение в разработку и анализ = Introduction to The Design and Analysis of Algorithms. — М.: «Вильямс», 2006. — С. 180-183. — ISBN 5-8459-0987-2.
  • Амосов А. А., Дубинский Ю. А., Копченова Н. П. Вычислительные методы для инженеров. — М.: Мир, 1998.
  • Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. Г. Численные методы. — 8-е изд. — М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2000.
  • Вирт Н. Алгоритмы + структуры данных = программы. — М.: «Мир», 1985. — С. 28.
  • Волков Е. А. Численные методы. — М.: Физматлит, 2003.
  • Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. Пер. с англ. — М.: Мир, 1985.
  • Кормен, Т., Лейзерсон, Ч., Ривест, Р., Штайн, К. Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms / Под ред. И. В. Красикова. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2005. — 1296 с. — ISBN 5-8459-0857-4.
  • Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. — М.: Наука, 1970. — С. 575-576.
  • Коршунов Ю. М., Коршунов Ю. М. Математические основы кибернетики. — Энергоатомиздат, 1972.
  • Максимов Ю. А., Филлиповская Е. А. Алгоритмы решения задач нелинейного программирования. — М.: МИФИ, 1982.
  • Роберт Седжвик. Фундаментальные алгоритмы на C. Анализ/Структуры данных/Сортировка/Поиск = Algorithms in C. Fundamentals/Data Structures/Sorting/Searching. — СПб.: ДиаСофтЮП, 2003. — С. 672. — ISBN 5-93772-081-4.

5 Внешние ссылки

Источник — https://algowiki-project.org/w/ru/index.php?title=Двоичный_поиск&oldid=3583