Question

我正在实施有效的算法来搜索最后一次出现的事件（密钥或最近的匹配（上限））。

到目前为止，我得到了这个。

long bin_search_closest_match_last_occurance ( long  * lArray, long sizeArray, long lnumber)
{
    long left, right, mid, last_occur;

    left = 0;
    right = sizeArray - 1;
    last_occur = -1;

    while ( left <= right )
    {
        mid = ( left + right ) / 2;

        if ( lArray[mid] == lnumber  )
        {
            last_occur = mid;
            left = mid +1;
        }

        if ( lArray[mid] > lnumber ) 
            right = mid - 1;
        else 
            left = mid + 1;
    }
    return last_occur!=-1?last_occur:mid;
}

我们有一个数组{0,0,1,5,9,9,9,9}，关键是6 Fce应返回索引7，但我的fce返回4

请注意，我不想线性迭代到最后一个匹配的索引。

记住我有解决方案，其中我更改参数fce（添加开始，结束索引）并使用fce从找到的上限到数组末尾执行另一个二进制搜索（仅当我找不到完全匹配时，{{1} }）。

我想询问是否有更好/更清洁的解决方案来实施它？

Answer 1

nm的2-search方法将起作用，并且它保持最佳的时间复杂度，但是如果你开始第二次搜索，它可能会将常数因子增加大约2或大约1.5从第一次搜索结束的地方开始。

如果你选择＆＃34;普通＆＃34;二进制搜索，找到lnumber的第一个实例（或者，如果它不存在，则为下限），并对其进行更改，以便算法在逻辑上反转＆＃34; ＃34;通过将每个数组访问lArray[x]更改为lArray[sizeArray - 1 - x]（对于任何表达式x），以及＆＃34;反向＆＃34;通过将> lnumber测试更改为< lnumber来排序，然后仅需要单个二进制搜索。这个算法实际执行的唯一数组访问是对lArray[mid]的两次查找，如果它可以证明没有任何东西会改变访问之间的值，那么优化编译器很可能只评估一次（这可能需要添加{{} 3}}到long * lArray的声明;或者，您可以将元素加载到局部变量中并测试它两次）。无论哪种方式，如果每次迭代只需要一次数组查找，那么将索引从mid更改为sizeArray - 1 - mid每次迭代只会增加2次额外减法（如果--sizeArray之前只增加1次进入循环），我预计它不会像nm的方法那样增加常数。当然，和任何事情一样，如果表现至关重要，那就要测试一下;如果不是，那么就不要太担心保存微秒。

你还需要＆＃34;反向＆＃34;返回值也是：

return last_occur!=-1?last_occur:sizeArray - 1 - mid;

二进制搜索最近匹配的最接近匹配

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