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# 12.2 分治搜索策略

我们已经学过，搜索算法分为两大类。

- 暴力搜索：它通过遍历数据结构实现，时间复杂度为 \(O(n)\) 。
- 自适应搜索：它利用特有的数据组织形式或先验信息，可达到 \(O(\log n)\) 甚至 \(O(1)\) 的时间复杂度。

实际上，时间复杂度为 \(O(\log n)\) 的搜索算法通常都是基于分治策略实现的，例如二分查找和树。

- 二分查找的每一步都将问题（在数组中搜索目标元素）分解为一个小问题（在数组的一半中搜索目标元素），这个过程一直持续到数组为空或找到目标元素为止。
- 树是分治关系的代表，在二叉搜索树、AVL 树、堆等数据结构中，各种操作的时间复杂度皆为 \(O(\log n)\) 。

二分查找的分治策略如下所示。

- 问题可以被分解：二分查找递归地将原问题（在数组中进行查找）分解为子问题（在数组的一半中进行查找），这是通过比较中间元素和目标元素来实现的。
- 子问题是独立的：在二分查找中，每轮只处理一个子问题，它不受另外子问题的影响。
- 子问题的解无须合并：二分查找旨在查找一个特定元素，因此不需要将子问题的解进行合并。当子问题得到解决时，原问题也会同时得到解决。

分治能够提升搜索效率，本质上是因为暴力搜索每轮只能排除一个选项，而分治搜索每轮可以排除一半选项。

### 1. 基于分治实现二分

在之前的章节中，二分查找是基于递推（迭代）实现的。现在我们基于分治（递归）来实现它。

Question

给定一个长度为 \(n\) 的有序数组 `nums` ，数组中所有元素都是唯一的，请查找元素 `target` 。

从分治角度，我们将搜索区间 \([i, j]\) 对应的子问题记为 \(f(i, j)\) 。

从原问题 \(f(0, n-1)\) 为起始点，通过以下步骤进行二分查找。

1. 计算搜索区间 \([i, j]\) 的中点 \(m\) ，根据它排除一半搜索区间。
2. 递归求解规模减小一半的子问题，可能为 \(f(i, m-1)\) 或 \(f(m+1, j)\) 。
3. 循环第 `1.` 和 `2.` 步，直至找到 `target` 或区间为空时返回。

图 12-4 展示了在数组中二分查找元素 \(6\) 的分治过程。

图 12-4 二分查找的分治过程

在实现代码中，我们声明一个递归函数 `dfs()` 来求解问题 \(f(i, j)\) 。

Python C++Java C#Go Swift JS TS Dart Rust C Zig
binary_search_recur.py

    def dfs(nums: list[int], target: int, i: int, j: int) -> int:
        """二分查找：问题 f(i, j)"""
        # 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if i > j:
            return -1
        # 计算中点索引 m
        m = (i + j) // 2
        if nums[m] < target:
            # 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m + 1, j)
        elif nums[m] > target:
            # 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m - 1)
        else:
            # 找到目标元素，返回其索引
            return m

    def binary_search(nums: list[int], target: int) -> int:
        """二分查找"""
        n = len(nums)
        # 求解问题 f(0, n-1)
        return dfs(nums, target, 0, n - 1)

binary_search_recur.cpp

    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    int dfs(vector<int> &nums, int target, int i, int j) {
        // 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if (i > j) {
            return -1;
        }
        // 计算中点索引 m
        int m = (i + j) / 2;
        if (nums[m] < target) {
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m + 1, j);
        } else if (nums[m] > target) {
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m - 1);
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m;
        }
    }

    /* 二分查找 */
    int binarySearch(vector<int> &nums, int target) {
        int n = nums.size();
        // 求解问题 f(0, n-1)
        return dfs(nums, target, 0, n - 1);
    }

binary_search_recur.java

    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    int dfs(int[] nums, int target, int i, int j) {
        // 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if (i > j) {
            return -1;
        }
        // 计算中点索引 m
        int m = (i + j) / 2;
        if (nums[m] < target) {
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m + 1, j);
        } else if (nums[m] > target) {
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m - 1);
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m;
        }
    }

    /* 二分查找 */
    int binarySearch(int[] nums, int target) {
        int n = nums.length;
        // 求解问题 f(0, n-1)
        return dfs(nums, target, 0, n - 1);
    }

binary_search_recur.cs

    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    int dfs(int[] nums, int target, int i, int j) {
        // 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if (i > j) {
            return -1;
        }
        // 计算中点索引 m
        int m = (i + j) / 2;
        if (nums[m] < target) {
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m + 1, j);
        } else if (nums[m] > target) {
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m - 1);
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m;
        }
    }

    /* 二分查找 */
    int binarySearch(int[] nums, int target) {
        int n = nums.Length;
        // 求解问题 f(0, n-1)
        return dfs(nums, target, 0, n - 1);
    }

binary_search_recur.go

    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    func dfs(nums []int, target, i, j int) int {
        // 如果区间为空，代表没有目标元素，则返回 -1
        if i > j {
            return -1
        }
        //    计算索引中点
        m := i + ((j - i) >> 1)
        //判断中点与目标元素大小
        if nums[m] < target {
            // 小于则递归右半数组
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m+1, j)
        } else if nums[m] > target {
            // 小于则递归左半数组
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m-1)
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m
        }
    }

    /* 二分查找 */
    func binarySearch(nums []int, target int) int {
        n := len(nums)
        return dfs(nums, target, 0, n-1)
    }

binary_search_recur.swift

    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    func dfs(nums: [Int], target: Int, i: Int, j: Int) -> Int {
        // 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if i > j {
            return -1
        }
        // 计算中点索引 m
        let m = (i + j) / 2
        if nums[m] < target {
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums: nums, target: target, i: m + 1, j: j)
        } else if nums[m] > target {
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums: nums, target: target, i: i, j: m - 1)
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m
        }
    }

    /* 二分查找 */
    func binarySearch(nums: [Int], target: Int) -> Int {
        let n = nums.count
        // 求解问题 f(0, n-1)
        return dfs(nums: nums, target: target, i: 0, j: n - 1)
    }

binary_search_recur.js

    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    function dfs(nums, target, i, j) {
        // 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if (i > j) {
            return -1;
        }
        // 计算中点索引 m
        const m = i + ((j - i) >> 1);
        if (nums[m] < target) {
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m + 1, j);
        } else if (nums[m] > target) {
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m - 1);
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m;
        }
    }

    /* 二分查找 */
    function binarySearch(nums, target) {
        const n = nums.length;
        // 求解问题 f(0, n-1)
        return dfs(nums, target, 0, n - 1);
    }

binary_search_recur.ts

    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    function dfs(nums: number[], target: number, i: number, j: number): number {
        // 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if (i > j) {
            return -1;
        }
        // 计算中点索引 m
        const m = i + ((j - i) >> 1);
        if (nums[m] < target) {
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m + 1, j);
        } else if (nums[m] > target) {
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m - 1);
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m;
        }
    }

    /* 二分查找 */
    function binarySearch(nums: number[], target: number): number {
        const n = nums.length;
        // 求解问题 f(0, n-1)
        return dfs(nums, target, 0, n - 1);
    }

binary_search_recur.dart

    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    int dfs(List<int> nums, int target, int i, int j) {
      // 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
      if (i > j) {
        return -1;
      }
      // 计算中点索引 m
      int m = (i + j) ~/ 2;
      if (nums[m] < target) {
        // 递归子问题 f(m+1, j)
        return dfs(nums, target, m + 1, j);
      } else if (nums[m] > target) {
        // 递归子问题 f(i, m-1)
        return dfs(nums, target, i, m - 1);
      } else {
        // 找到目标元素，返回其索引
        return m;
      }
    }

    /* 二分查找 */
    int binarySearch(List<int> nums, int target) {
      int n = nums.length;
      // 求解问题 f(0, n-1)
      return dfs(nums, target, 0, n - 1);
    }

binary_search_recur.rs

    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    fn dfs(nums: &[i32], target: i32, i: i32, j: i32) -> i32 {
        // 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if i > j { return -1; }
        let m: i32 = (i + j) / 2;
        if nums[m as usize] < target {
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m + 1, j);
        } else if nums[m as usize] > target {
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m - 1);
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m;
        }
    }

    /* 二分查找 */
    fn binary_search(nums: &[i32], target: i32) -> i32 {
        let n = nums.len() as i32;
        // 求解问题 f(0, n-1)
        dfs(nums, target, 0, n - 1)
    }

binary_search_recur.c

    [class]{}-[func]{dfs}

    [class]{}-[func]{binarySearch}

binary_search_recur.zig

    [class]{}-[func]{dfs}

    [class]{}-[func]{binarySearch}

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