二分查找算法(非递归)

二分查找算法(非递归)介绍

1. 前面我们讲过了二分查找算法，是使用递归的方式，下面我们讲解二分查找算法的非递归方式 2) 二分查找法只适用于从有序的数列中进行查找(比如数字和字母等)，将数列排序后再进行查找
2. 二分查找法的运行时间为对数时间O(㏒₂n) ，即查找到需要的目标位置最多只需要㏒₂n 步，假设从[0,99]的 队列(100 个数，即 n=100)中寻到目标数 30，则需要查找步数为㏒₂100 , 即最多需要查找 7 次（2⁶<100<2⁷）

二分查找算法(非递归)代码实现

数组 {1,3, 8, 10, 11, 67, 100}, 编程实现二分查找， 要求使用非递归的方式完成.

1. 思路分析：
2. 代码实现：

package com.iflytek.dynamic;public class Knapsack {    static int capacity = 11;// 背包容量    static int num = 5;// 物品数量    static int[] weight = {0, 1, 2, 5, 6, 7};// 下标从1开始，前5件商品的数量    static int[] value = {0, 1, 6, 18, 22, 28};// 标从1开始,前5件商品重量    public static void main(String[] args) { // 求出装入前5件物品（全部物品）背包容量剩余11（全部容量）时的最大价值 int maxValue = getMax(num, capacity); System.out.println("可以装入的最大价值：" + maxValue);    }    /**     * 递归方式求解     *     * @param i 装入前i件商品     * @param w 剩余背包容量w     * @return 当前情况下的最大价值     */    public static int getMax(int i, int w) { if (i == 0 || w == 0) {// 装入前0件物品/背包容量为0时的最大价值肯定为0     return 0; } if (w < weight[i]) {// 剩余容量装不下第i件物品     return getMax(i - 1, w); } else {     // 如果能装入，则判断装入后价值大，还是不装入价值大     return Math.max(getMax(i - 1, w - weight[i]) + value[i], getMax(i - 1, w)); }    }}

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