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Java中Collections.binarySearch使用方法

P粉602998670
发布: 2025-09-18 18:51:01
原创
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Collections.binarySearch()用于在排序列表中高效查找目标值,时间复杂度为O(log n),使用前必须确保列表已排序,否则结果不可预测;该方法有两个重载版本,分别适用于实现Comparable接口的元素和自定义Comparator比较规则的情况,查找成功返回索引,失败返回-(插入点)-1,可用于优化大型有序数据的搜索性能。

java中collections.binarysearch使用方法

二分查找,简单来说,就是在排序好的列表中快速找到目标值的位置。Java 的

Collections.binarySearch()
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方法就是干这个的。它比你自己手写二分查找要方便,而且经过了优化,效率更高。

Collections.binarySearch() 方法的使用其实挺直接的,但有些细节要注意,不然可能会踩坑。

如何正确使用 Collections.binarySearch()

Collections.binarySearch()
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有两个主要的重载方法:

  1. binarySearch(List<? extends Comparable<? super T>> list, T key)
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    :这个方法用于查找实现了
    Comparable
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    接口的元素列表。也就是说,列表中的元素本身就应该知道如何比较大小。

    立即学习Java免费学习笔记(深入)”;

  2. binarySearch(List<? extends T> list, T key, Comparator<? super T> c)
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    :这个方法更灵活,你可以传入一个
    Comparator
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    对象来定义元素之间的比较规则。这在你需要按照非自然顺序比较元素时非常有用。

使用示例(Comparable 接口):

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class BinarySearchExample {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        numbers.add(2);
        numbers.add(5);
        numbers.add(8);
        numbers.add(11);
        numbers.add(12);

        int index = Collections.binarySearch(numbers, 11);
        System.out.println("Index of 11: " + index); // Output: Index of 11: 3

        int notFoundIndex = Collections.binarySearch(numbers, 7);
        System.out.println("Index of 7: " + notFoundIndex); // Output: Index of 7: -3
    }
}
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使用示例(Comparator 接口):

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;

public class BinarySearchExample {

    public static void main(String[] args) {
        List<String> names = new ArrayList<>();
        names.add("Alice");
        names.add("Bob");
        names.add("Charlie");
        names.add("David");

        // 按照字符串长度排序
        Comparator<String> lengthComparator = Comparator.comparingInt(String::length);
        Collections.sort(names, lengthComparator); // 先排序

        int index = Collections.binarySearch(names, "Bob", lengthComparator);
        System.out.println("Index of Bob: " + index);

    }
}
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返回值:

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  • 如果找到目标值,返回其在列表中的索引。
  • 如果没找到,返回
    -(insertion point) - 1
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    。这个 insertion point 是指如果目标值应该插入到列表中的哪个位置才能保持排序。这个返回值有点反直觉,但它能告诉你如果目标值存在,它应该在哪里。

为什么一定要先排序?

二分查找的核心前提是列表必须是排序好的。如果列表没有排序,

binarySearch()
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的结果是不可预测的,很可能返回错误的结果。这就像在一堆乱七八糟的书里找一本特定的书,效率肯定很低,而且很可能找不到。

性能怎么样?时间复杂度是多少?

Collections.binarySearch()
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的时间复杂度是 O(log n),其中 n 是列表的大小。这意味着随着列表的增大,查找时间只会以对数级别增长。相比于线性查找的 O(n) 时间复杂度,二分查找在大型列表中的效率优势非常明显。

如果列表中有重复元素怎么办?

如果列表中有重复的元素,

binarySearch()
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并不保证返回哪个重复元素的索引。它可能会返回任何一个重复元素的索引。如果你需要找到所有重复元素的索引,或者第一个/最后一个重复元素的索引,你可能需要自己实现更复杂的查找逻辑。

Collections.binarySearch() 和数组的 Arrays.binarySearch() 有什么区别

Collections.binarySearch()
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用于
List
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接口的实现类,比如
ArrayList
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LinkedList
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。而
Arrays.binarySearch()
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用于数组。它们的功能类似,但适用的数据结构不同。

实际应用场景有哪些?

  • 搜索排序好的数据: 在数据库索引、字典查找等场景中,二分查找可以快速定位到目标数据。
  • 算法题: 很多算法题都涉及到在排序数组中查找元素,
    binarySearch()
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    可以作为一个方便的工具
  • 优化查找性能: 当你需要频繁在一个大型排序列表中查找元素时,使用二分查找可以显著提高性能。

如何处理可能出现的异常?

Collections.binarySearch()
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本身不会抛出异常,但你需要确保传入的参数是有效的。例如,如果你使用了带
Comparator
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的重载方法,你需要确保
Comparator
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对象能够正确比较列表中的元素。

除了 Collections.binarySearch() 还有其他选择吗?

当然,你可以自己实现二分查找算法。但

Collections.binarySearch()
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已经经过了优化,通常情况下,直接使用它就足够了。除非你有特殊的需求,比如需要定制查找逻辑或者处理非常特殊的数据结构。

总的来说,

Collections.binarySearch()
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是一个非常实用的工具,可以帮助你在排序列表中快速查找元素。掌握它的使用方法和注意事项,可以让你在 Java 开发中更加高效。

以上就是Java中Collections.binarySearch使用方法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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