Question

我知道二进制搜索仅适用于排序列表。

我想搜索（O（log n）），并能够在具有2个已排序部分的列表中找到一个项目。

EX：[20,30,1,2,3,4,5]

O（log n）二进制搜索是唯一的选择吗？

我想在丢失订单的地方分割列表，但是，随着列表大小的变化，它不再是我想要的复杂程度吗？

Answer 1

有多种方法可以解决此特定问题，这将为您提供O（log n）解决方案-

正如@joran所提到的，您可以先在O（log n）中的列表中搜索分割点，然后在两个列表中再次进行二进制搜索，从而使总体复杂度为O（log n）。

您可以通过一次遍历的二进制搜索来搜索列表中的元素，而逻辑上的变化很小。如以下代码中所述-

# Search an element in sorted and rotated array using
# single pass of Binary Search

# Returns index of key in arr[l..h] if key is present,
# otherwise returns -1
def search(arr, l, h, key):
    if l > h:
        return -1

    mid = (l + h) // 2
    if arr[mid] == key:
        return mid

    # If arr[l...mid] is sorted
    if arr[l] <= arr[mid]:

        # As this subarray is sorted, we can quickly
        # check if key lies in half or other half
        if key >= arr[l] and key <= arr[mid]:
            return search(arr, l, mid - 1, key)
        return search(arr, mid + 1, h, key)

    # If arr[l..mid] is not sorted, then arr[mid... r]
    # must be sorted
    if key >= arr[mid] and key <= arr[h]:
        return search(a, mid + 1, h, key)
    return search(arr, l, mid - 1, key)


# Driver program
arr = [4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3]
key = 6
i = search(arr, 0, len(arr) - 1, key)
if i != -1:
    print ("Index: %d" % i)
else:
    print ("Key not found")

还要查看第一种方法的代码-请查看以下帖子-https://www.geeksforgeeks.org/search-an-element-in-a-sorted-and-pivoted-array/

在包含2个已排序部分的列表中进行二进制搜索

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