算法设计 - 二分法和三分法，洛谷P3382

淩亂°似流年 2023-09-25 23:32 43阅读 0赞

## 二分法 ##

### 二分查找：找目标值位置 ###

二分法是一种适用于特殊场景下的分治算法。

这里的特殊场景指的是，二分法需要作用在一个具有单调性的区间内。

比如，我们熟知的二分查找，就是一种二分法的具体实现，二分查找必须在一个升序或者降序的数组内，才能正确地找到目标值。

下面举个例子，演示下二分查找的过程：

有升序数组 arr = \[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13\]，请找出元素3在数组中的索引位置？

我们首先要为二分查找定义一个初始的查找范围\[L, R\]，通常情况下 L = 0, R = arr.length-1，如下图所示，即两个指针分别指向数组的首尾：

![475e80bd6a944ac494c3833795d9becd.png][]

这里其实不好看单调性，我们将其转化为单调函数f(x) = 2x + 1，其中x是元素索引位置，f(x)是元素值，目标值为target

![ba4f9004a33744d28f90d6a3081b588e.png][]

有了L，R后，我们就需要求出其中间位置mid = （L + R）/ 2

![1f740f4cdbb3484295796fb06be284a0.png][]

然后比较f(mid)和target的大小：

*  若 f(mid) > target，那么当前f(x)是单调递增的，因此target的位置 < mid
 *  若 f(mid) < target，那么当前f(x)是单调递增的，因此target的位置 > mid
 *  若 f(mid) == target，那么当前f(x)是单调递增的，因此target的位置 == mid

我们根据f(mid)和target的大小，就能知道target的索引位置和mid的关系，那么知道了target索引位置和mid的关系，有什么用呢？

答案是，可以缩小二分查找的范围。

*  若 f(mid) > target，那么当前f(x)是单调递增的，因此target的位置 < mid，那么下次二分查找的右边界R就可以左移到mid-1
 *  若 f(mid) < target，那么当前f(x)是单调递增的，因此target的位置 > mid，那么下次二分查找的左边界就可以右移到mid+1

比如本题target=3，此时f(mid) = 7，则f(mid) > target，由于f(x)是单调递增的，可得target的位置 < mid，因此下次二分查找的右边界R就可以左移到mid-1

即如下图所示

![39d8252f172344868acf77a8caa0113f.png][]

这里需要思考的是，为什么R不是左移到mid（即索引3），而是左移到了mid-1（即索引2）？

其实这个原因很简单，我们已经知道了f(mid) > target了，即说明mid位置不可能是所求目标值target的位置，因此我们下次二分查找的区间没有必要包含此时的mid位置。

进入新的二分区间L，R后，我们继续取中间位置 mid = (L + R) / 2

![c5abb0a4b5c947d5b767d55e7811f4c5.png][]

此时可以发现，f(mid) == target，那么此时mid位置就是目标值target的位置，可以直接返回。

如果用代码实现上面二分查找逻辑的话，如下：

Java

public class Main {
      public static void main(String[] args) {
        //    int[] arr = {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13};
        int[] arr = {13, 11, 9, 7, 5, 3, 1};
        int target = 3;
        System.out.println(binarySearch(arr, target));
      }
    
      // 二分查找
      public static int binarySearch(int[] arr, int target) {
        int l = 0;
        int r = arr.length - 1;
    
        // 是否是单调递增的数组
        boolean isIncremental = arr[l] < arr[r];
    
        while (l <= r) {
          int mid = (l + r) / 2;
          int midVal = arr[mid];
    
          if (midVal > target) {
            if (isIncremental) r = mid - 1;
            else l = mid + 1;
          } else if (midVal < target) {
            if (isIncremental) l = mid + 1;
            else r = mid - 1;
          } else {
            return mid;
          }
        }
    
        return -1;
      }
    }

// 二分查找
    function binarySearch(arr, target) {
      let l = 0;
      let r = arr.length - 1;
    
      // 单调性确认
      const isIncremental = arr[l] < arr[r];
    
      while (l <= r) {
        const mid = Math.floor((l + r) / 2);
        const midVal = arr[mid];
    
        if (midVal > target) {
          isIncremental ? (r = mid - 1) : (l = mid + 1);
        } else if (midVal < target) {
          isIncremental ? (l = mid + 1) : (r = mid - 1);
        } else {
          return mid;
        }
      }
    
      return -1;
    }
    
    // 测试
    const target = 3;
    
    const arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13];
    console.log(binarySearch(arr, target));
    
    arr.reverse();
    console.log(binarySearch(arr, target));

Python

# 二分查找
    def binarySearch(arr, target):
        l = 0
        r = len(arr) - 1
    
        # 单调性确认
        isIncremental = arr[l] < arr[r]
    
        while l <= r:
            mid = (l + r) // 2
            midVal = arr[mid]
    
            if midVal > target:
                if isIncremental:
                    r = mid - 1
                else:
                    l = mid + 1
            elif midVal < target:
                if isIncremental:
                    l = mid + 1
                else:
                    r = mid - 1
            else:
                return mid
    
        return -1
    
    
    # 测试
    arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]
    target = 3
    print(binarySearch(arr, target))
    
    arr.reverse()
    print(binarySearch(arr, target))

### 二分查找：找目标值有序插入位置 ###

上面算法实现中，我们可以发现，如果找不到目标值的位置，算法直接返回了-1，即表示数组中没有目标值元素。

但是有时候，我们会有一个需求，那就是如果数组中不存在目标值，那么就返回目标值在数组中的有序插入位置。

什么意思呢？

比如，arr = \[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13\]，现在目标值是4，那么我们应该将目标值插入到数组哪个位置，才能保证数组有序性不被破坏呢？

答案很明显，目标值4的插入位置是索引2。即插入后，arr = \[1, 3, 4, 5, 7, 9, 11, 13\]

下面是基于之前的二分查找逻辑，找目标值4位置的演示过程

![15234c13d63e477981165a033b9ef50f.png][]

![5112839f7e1f403b89e6301a05d32704.png][]

![5aab9fb15ced438bbd63cf9624c92941.png][]

最后L == R时，还可以进入while循环，此时mid == L == R，但是依旧 f(mid) > target，此时由于单调递增，因此target的位置应该在mid的左侧，即R = mid - 1

![b80763f72bee4d909d2ac8f0af928a3d.png][]

此时R < L，退出循环。

我们可以发现此时L指向的位置就是target的插入位置。

大家有兴趣的话，可以继续尝试下单调递减数组，最终结论是一样的。

因此，其实前面二分查找算法如果最终找不到目标值位置，那么最后L指针的位置其实就是目标值target的有序插入位置。

那么我们该如何返回这个有序插入位置呢？

根据Java的Arrays.binarySearch设计，有序插入位置返回为 -L-1。

比如上面例子中L=2，那么binarySearch就要返回-3。

为什么要这么设计呢？

如果数组中可以找到目标值，那么目标值索引可能是0~arr.length-1中任意一个。

因此，数组中如果找不到目标值，那么此时我们不能直接目标值的有序插入位置，这会产生冲突，即搞不清楚binarySearch返回值是目标值的索引位置，还是有序插入位置。

而为了避免冲突，有序插入位置都设计为负数。即从-1开始。比如有序插入位置L=0，那么binarySearch就返回-1，即-L-1。

因此，前面binarySearch方法的实现，可以新增一个返回有序插入位置的功能：

Java

public class Main {
      public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13};
        int target = 4;
    
        int idx = binarySearch(arr, target);
        if (idx < 0) {
          System.out.println(-idx - 1);
        }
      }
    
      // 二分查找
      public static int binarySearch(int[] arr, int target) {
        int l = 0;
        int r = arr.length - 1;
    
        // 是否是单调递增的数组
        boolean isIncremental = arr[l] < arr[r];
    
        while (l <= r) {
          int mid = (l + r) / 2;
          int midVal = arr[mid];
    
          if (midVal > target) {
            if (isIncremental) r = mid - 1;
            else l = mid + 1;
          } else if (midVal < target) {
            if (isIncremental) l = mid + 1;
            else r = mid - 1;
          } else {
            return mid;
          }
        }
    
        // 若查找目标值，则返回目标值在数组中的有序插入位置l，为了避免产生冲突，返回-l-1
        return -l - 1;
      }
    }

// 二分查找
    function binarySearch(arr, target) {
      let l = 0;
      let r = arr.length - 1;
    
      // 单调性确认
      const isIncremental = arr[l] < arr[r];
    
      while (l <= r) {
        const mid = Math.floor((l + r) / 2);
        const midVal = arr[mid];
    
        if (midVal > target) {
          isIncremental ? (r = mid - 1) : (l = mid + 1);
        } else if (midVal < target) {
          isIncremental ? (l = mid + 1) : (r = mid - 1);
        } else {
          return mid;
        }
      }
    
      // 若查找目标值，则返回目标值在数组中的有序插入位置l，为了避免产生冲突，返回-l-1
      return -l - 1;
    }
    
    // 测试
    const target = 4;
    
    const arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13];
    
    const idx = binarySearch(arr, target);
    if (idx < 0) {
      console.log(-idx - 1);
    }

Python

# 二分查找
    def binarySearch(arr, target):
        l = 0
        r = len(arr) - 1
    
        # 单调性确认
        isIncremental = arr[l] < arr[r]
    
        while l <= r:
            mid = (l + r) // 2
            midVal = arr[mid]
    
            if midVal > target:
                if isIncremental:
                    r = mid - 1
                else:
                    l = mid + 1
            elif midVal < target:
                if isIncremental:
                    l = mid + 1
                else:
                    r = mid - 1
            else:
                return mid
    
        # 若查找目标值，则返回目标值在数组中的有序插入位置l，为了避免产生冲突，返回-l-1
        return -l-1
    
    
    # 测试
    arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]
    target = 4
    
    idx = binarySearch(arr, target)
    if idx < 0:
        print(-idx-1)

## 三分法 ##

### 三分法的应用场景 ###

通过前面对二分法的研究，我们可以发现二分法必须在一个单调性区间内工作。

那么如果某区间不是一个单调性的，

比如有区间\[l, r\]，其中\[l, x\]满足单调递增，而\[x, r\]满足单调递减， 即一个凸函数，即如下图所示

![1e69fa5ad93541199efead3fa862ed68.png][]

或者，有区间\[l, r\]，其中\[l, x\]是单调递减的，而\[x, r\]是单调递增的，即一个凹函数，如下图所示

![2fbd7059a80c4bf8a7a93e85c439270d.png][]

此时二分法可以找到极值点吗？

*  极值点就是凸函数的最大值点，或者凹函数的最小值点。

答案是不可以的，因为二分法只能在单调区间内工作，而极值点处于一个非单调区间内，因此二分法无法正确找到凹凸函数的极值点。

此时我们就需要借助三分法来实现凹凸函数找极值点。

三分法找极值点有两种策略：

*  三等份
 *  近似三等份

### 三等份 ###

前面研究二分法时，我们是找L，R的中间位置mid，并比较f(mid)和target的大小，来确定target的位置在mid的左侧还是右侧，或者就是mid本身。

而对于凹凸函数而言，我们需要找到L,R区间的三等份点。

什么是三等份点？即可以将\[L, R\]区间均分为三等份的两个点，

比如下图mL,mR就是三等份点

![5ac252a053994234b0a01d7782436438.png][]

\[L,R\]区间被mL和mR点均分为了L~mL，mL~mR，mR~R三个等份区间。

如果 f(mL) <= f(mR)，那么对于凸函数而言，极值点必然在mL的右侧，但是极值点和mR的位置关系是不确定的，如下图所示

![c5f1aa110f914024b95a5b0e1a5d6527.png][]

![c2246fade0f342f7b948e6663eaa3a7b.png][]

反之，如果 f(mL) >= f(mR)，那么对于凸函数而言，极值点必然在mR的左侧，但是极值点和mL的位置关系不确定。

因此，对于凸函数而言：

如果 f(mL) <= f(mR)，那么可以确定极值点位置在mL的右侧，即此时缩小三分区间时，可以将L右移到mL位置。

如果 f(mL) >= f(mR)，那么可以确定极值点位置在mR的左侧，即此时缩小三分区间时，可以将R左移到mR位置。

当新的\[L, R\]区间确认后，则可以继续进行三等份点确认，然后重复上面逻辑。

那么何时结束呢？

三分法和二分法的区别在于，三分法的L < R总是成立，为什么呢？

因为上面缩小区间时，L是直接移动到mL位置，或者R直接移动到mR位置。大家可以看下这个视频，从04:19开始

[【【4K算法详解】【二分与三分】从二分法到牛顿法，领着你的思维带你观望方程求解与数值优化算法】][4K]

此时就需要一个精度，即当L和R之间的距离小于等于某个精度时，就可以认为当前L或R就是所求的极值点位置。这里的精度通常用eps表示。

我们用代码代码实现三分法找极值

Java

public class Main {
      public static void main(String[] args) {
        // 测试
        System.out.println(trichotomy(-100, 10));
      }
    
      // 凸函数 f(x) = -x^2
      public static double f(double x) {
        return -x * x;
      }
    
      // 求凸函数极值
      public static double trichotomy(double l, double r) {
        // 精度
        double eps = 0.00001;
    
        while (r - l >= eps) {
          double thridPart = (r - l) / 3;
    
          // 靠左三等份点
          double ml = l + thridPart;
          // 靠右三等份点
          double mr = r - thridPart;
    
          // 凸函数l,r移动逻辑
          if (f(ml) < f(mr)) {
            l = ml;
          } else {
            r = mr;
          }
        }
    
        return l;
      }
    }

// 凸函数 f(x) = -x^2
    function f(x) {
      return -(x ** 2);
    }
    
    // 求凸函数极值
    function trichotomy(l, r) {
      // 精度
      const eps = 0.00001;
    
      while (r - l >= eps) {
        const thridPart = (r - l) / 3;
        // 靠左三等份点
        const ml = l + thridPart;
        // 靠右三等份点
        const mr = r - thridPart;
    
        // 凸函数l,r移动逻辑
        if (f(ml) < f(mr)) {
          l = ml;
        } else {
          r = mr;
        }
      }
    
      return l;
    }
    
    // 测试
    console.log(trichotomy(-100, 10));

Python

# 凸函数 f(x) = -x^2
    def f(x):
        return -(x ** 2)
    
    
    # 求凸函数极值
    def trichotomy(l, r):
        # 精度
        eps = 0.00001
    
        while r - l >= eps:
            thridPart = (r - l) / 3
    
            # 靠左三等份点
            ml = l + thridPart
            # 靠右三等份点
            mr = r - thridPart
    
            # 凸函数l,r移动逻辑
            if f(ml) < f(mr):
                l = ml
            else:
                r = mr
    
        return l
    
    
    # 测试
    print(trichotomy(-100, 10))

### 近似三等份 ###

上面算法是将\[L,R\]区间均分为三等份，而更优的策略是直接找\[L,R\]的中间点mid，然后只根据mid点就能确定极值点的位置。

怎么办到的呢？如下图所示mid是L,R的中间点。

![b6a1b374fd894505a35cef9717f26cf5.png][]

此时我们可以找一个很小的精度accuracy，然后比较两个位置点的关系：

*  mid + accuracy
 *  mid - accuracy

对于凸函数而言：

*  如果 f(mid - accuracy) < f(mid + accuracy)，那么说明mid点处于凸函数的上升区间中，即极值点位置在mid的右侧，下次缩小区间时，应该让L = mid
 *  如果 f(mid - accuracy) > f(mid + accuracy)，那么说明mid点处于凸函数的下降区间中，即极值点位置在mid的左侧，下次缩小区间时，应该让R = mid

实现代码如下

Java

public class Main {
      public static void main(String[] args) {
        // 测试
        System.out.println(trichotomy(-100, 10));
      }
    
      // 凸函数 f(x) = -x^2
      public static double f(double x) {
        return -x * x;
      }
    
      // 求凸函数极值
      public static double trichotomy(double l, double r) {
        // 精度
        double eps = 0.00001;
        double accuracy = 0.000000001;
    
        while (r - l >= eps) {
          double mid = (r + l) / 2;
    
          // 凸函数l,r移动逻辑
          if (f(mid - accuracy) < f(mid + accuracy)) {
            l = mid;
          } else {
            r = mid;
          }
        }
    
        return l;
      }
    }

// 凸函数 f(x) = -x^2
    function f(x) {
      return -(x ** 2);
    }
    
    // 求凸函数极值
    function trichotomy(l, r) {
      // 精度
      const eps = 0.00001;
      const acc = 0.0000000001;
    
      while (r - l >= eps) {
        const mid = (r + l) / 2;
    
        if (f(mid - acc) < f(mid + acc)) {
          l = mid;
        } else {
          r = mid;
        }
      }
    
      return l;
    }
    
    // 测试
    console.log(trichotomy(-100, 10));

Python

# 凸函数 f(x) = -x^2
    def f(x):
        return -(x ** 2)
    
    
    # 求凸函数极值
    def trichotomy(l, r):
        # 精度
        eps = 0.00001
        acc = 0.0000000001
    
        while r - l >= eps:
            mid = (r + l) / 2
    
            if f(mid - acc) < f(mid + acc):
                l = mid
            else:
                r = mid
    
        return l
    
    
    # 测试
    print(trichotomy(-100, 10))

## 洛谷P3328 【模板】三分法 ##

### 题目链接 ###

[P3382 【模板】三分法 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)][P3382 _ - _ _ _ _luogu.com.cn]

### 三等份求解 ###

Java

import java.util.Scanner;
    
    public class Main {
      static int n;
      static double l;
      static double r;
      static double[] a;
    
      public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
    
        n = sc.nextInt();
        l = sc.nextDouble();
        r = sc.nextDouble();
    
        a = new double[n + 1];
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
          a[i] = sc.nextDouble();
        }
    
        System.out.println(getResult());
      }
    
      public static double getResult() {
        while (r - l >= 0.000001) {
          double ml = l + (r - l) / 3.0;
          double mr = r - (r - l) / 3.0;
    
          if (f(ml) < f(mr)) l = ml;
          else r = mr;
        }
        return l;
      }
    
      public static double f(double x) {
        double ans = 0;
        for (int i = n; i >= 0; i--) {
          ans += Math.pow(x, i) * a[n - i];
        }
        return ans;
      }
    }

/* JavaScript Node ACM模式 控制台输入获取 */
    const readline = require("readline");
    
    const rl = readline.createInterface({
      input: process.stdin,
      output: process.stdout,
    });
    
    const lines = [];
    let n, l, r, a;
    rl.on("line", (line) => {
      lines.push(line);
    
      if (lines.length == 2) {
        [n, l, r] = lines[0].split(" ").map(Number);
        a = lines[1].split(" ").map(Number);
        console.log(getResult());
      }
    });
    
    const eps = 1e-5;
    
    function getResult() {
      while (r - l >= eps) {
        let k = (r - l) / 3;
        let ml = l + k;
        let mr = r - k;
    
        if (f(ml) > f(mr)) r = mr;
        else l = ml;
      }
    
      return l;
    }
    
    function f(x) {
      let ans = 0;
      for (let i = n; i >= 0; i--) {
        ans += Math.pow(x, i) * a[n - i];
      }
      return ans;
    }

Python

# 输入获取
    n, l, r = map(float, input().split())
    n = int(n)
    a = list(map(float, input().split()))
    
    
    def f(x):
        ans = 0
        for i in range(n, -1, -1):
            ans += pow(x, i) * a[n - i]
        return ans
    
    
    # 算法入口
    def getResult(l, r):
        eps = 1e-5
        while r - l >= eps:
            k = (r - l) / 3
            ml = l + k
            mr = r - k
    
            if f(ml) < f(mr):
                l = ml
            else:
                r = mr
        return l
    
    
    print(getResult(l, r))

### 近似三等份求解 ###

Java

import java.util.Scanner;
    
    public class Main {
      static int n;
      static double l;
      static double r;
      static double[] a;
    
      public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
    
        n = sc.nextInt();
        l = sc.nextDouble();
        r = sc.nextDouble();
    
        a = new double[n + 1];
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
          a[i] = sc.nextDouble();
        }
    
        System.out.println(getResult());
      }
    
      static double eps = 1e-5;
    
      public static double getResult() {
        while (r - l >= eps) {
          double mid = (l + r) / 2.0;
    
          if (f(mid - eps) < f(mid + eps)) {
            l = mid;
          } else {
            r = mid;
          }
        }
        return l;
      }
    
      public static double f(double x) {
        double ans = 0;
        for (int i = n; i >= 0; i--) {
          ans += Math.pow(x, i) * a[n - i];
        }
        return ans;
      }
    }

/* JavaScript Node ACM模式 控制台输入获取 */
    const readline = require("readline");
    
    const rl = readline.createInterface({
      input: process.stdin,
      output: process.stdout,
    });
    
    const lines = [];
    let n, l, r, a;
    rl.on("line", (line) => {
      lines.push(line);
    
      if (lines.length == 2) {
        [n, l, r] = lines[0].split(" ").map(Number);
        a = lines[1].split(" ").map(Number);
        console.log(getResult());
      }
    });
    
    function getResult() {
      const eps = 1e-5;
      while (r - l >= eps) {
        const mid = (r + l) / 2;
        if (f(mid - eps) < f(mid + eps)) l = mid;
        else r = mid;
      }
    
      return l;
    }
    
    function f(x) {
      let ans = 0;
      for (let i = n; i >= 0; i--) {
        ans += Math.pow(x, i) * a[n - i];
      }
      return ans;
    }

Python

# 输入获取
    n, l, r = map(float, input().split())
    n = int(n)
    a = list(map(float, input().split()))
    
    
    def f(x):
        ans = 0
        for i in range(n, -1, -1):
            ans += pow(x, i) * a[n - i]
        return ans
    
    
    # 算法入口
    def getResult(l, r):
        eps = 1e-5
        while r - l >= eps:
            mid = (l + r) / 2
    
            if f(mid - eps) < f(mid + eps):
                l = mid
            else:
                r = mid
        return l
    
    
    print(getResult(l, r))

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