[搜尋演算法]三分搜尋初步

前言

對於單調函式，如果找到了其單調性，我們就可以使用二分的方法對其進行搜尋。所以二分搜尋的首要前提是具有單調性。當搜尋的函式不具有單調性時，二分搜尋就顯得相形見絀了。所以對於較為複雜的函式，我們可以採用三分搜尋和模擬退火的方法。這裡主要來分析一下三分搜尋演算法。

前提

三分搜尋適用於具有凹凸性的函式，如圖所示為一個具有凸性質的函式（注意不一定為一個標準的二次函式，只需要在唯一極值兩端的單調性不同即可）在這個函式中我們就可以使用三分搜尋。
這裡寫圖片描述

過程

假設搜尋最左端為L,最右端為R，這兩個點的中點為mid。
三分搜尋基於二分搜尋，在右端點R與中點mid之間又開闢了一個新的搜尋點m

idmid，通過這兩個中間點的比較，來確定下一步的收縮情況。

1、當f(mid)>f(midmid)的時候，我們可以斷定midmid一定在白點的右邊。反證法：假設midmid在白點的左邊，則mid也一定在白點的左邊，又由f(mid)>f(midmid)可推出midmid<mid，與已知矛盾，故假設不成立。

所以，此時可以將R=midmid來縮小範圍。

2、當f(mid)<f(midmid)的時候，我們可以斷定mid一定在白點的左邊。反證法：假設mid在白點的右邊，則midmid也一定在白點的右邊，又由f(mid)<f(midmid)可推出mid>mid

mid，與已知矛盾，故假設不成立。

同理，此時可以將L=mid來縮小範圍

[搜尋演算法]三分搜尋初步

前言對於單調函式，如果找到了其單調性，我們就可以使用二分的方法對其進行搜尋。所以二分搜尋的首要前提是具有單調性。當搜尋的函式不具有單調性時，二分搜尋就顯得相形見絀了。所以對於較為複雜的函式，我們可以採用三分搜尋和模擬退火的方法。這裡主要來分析一下三分搜

三分搜尋 (演算法設計與分析課後習題)

三分搜尋演算法的做法是：它先將待查元素x與n/3處的元素比較，然後將x與2n/3處的元素進行比較。比較的結果或者找到x，或者將搜尋範圍縮小的原來的n/3 1）編寫C++程式實踐演算法 2）分析演算法的時間複雜度 1） #include <cstdio> in

codeforces D. Nature Reserve(三分搜尋+公式）最小圓覆蓋問題

轉載自https://blog.csdn.net/qq_38891827/article/details/82965187 題意給你一些二維平面上的點，找一個與x軸相切的半徑最小的圓包含所有點。做法首先如果兩邊都有點的情況一定是找不到這樣的圓的，否則一定可以找到這樣的圓首先如果

三分搜尋

目錄一、概念二、演算法過程三、程式碼轉自：https://blog.csdn.net/u011787119/article/details/44598871 https://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/6536414.ht

ACM-三分搜尋

類似於二分查詢，三分搜尋法也是比較常用的基於分治思想的高效查詢方法。但是和二分不同，二分只適用於單調函式，比如常用的對單調遞增或單調遞減的一個序列中的某一個元素進行查詢，三分卻突破了這種限制，可以用於左邊遞增右邊遞減或者相反的，這麼一類函式，也就是常說的凸函式和凹函式。但是

poj3737（三分搜尋）

題意：給出一個圓錐的表面積（側面積+底面積），求圓錐的最大體積。解法：三分半徑。左邊界隨便取個極小的數，右邊界可以假定這個圓錐是平的，高是0.這是底面積的二倍是表面積。程式碼： /*******************************************

三分搜尋——初見

三分搜尋把區間分成3段，用來查詢最值。二分演算法需要原來的區間是順序排列的，三分搜尋需要區間是凸函式！如：搜尋區間為l~r，則中間2個點為 l+(r-l)/3 = (2l+r)/3 和 r-(r-l)/3 = (2r+l)/3。將整個區間分為了3段。然後就進行對比。縮

與二分查詢類似的三分搜尋

原理什麼的都是相同的，三分搜尋也是基於分治思想的查詢演算法。但是我們仔細想想二分查詢，是不是隻適合單調函式。而三分搜尋可以用於凸函式和凹函式。三分搜尋同樣有left和right，但是中點不再是一個mid，而是兩個 midl=(left+right)

三分搜尋總結

一、概念：一看三分便知道和是由二分演變而來，二分一般求單調區間的情況，而三分適合求凹凸函式，通常用來確定最值,三分是在二分基礎上將右區間再分為兩個區間。二、演算法步驟：（1）先取整個區間的中間值 mid = （x+y）/ 2 ；（2）再將右區間

hdu3400 Line belt 【三分搜尋】

三分搜尋處理的是凹凸函式求最值，一般想法是由l和r求出mid，再由mid和r求出mmid，用mid和mmid更新l和r。本題三分ab上的點x，固定x去三分cd上的y點，x和y的座標由比例得到。不知道

Poj 3301 Texas Trip (三分搜尋)

題目連結：http://poj.org/problem?id=3301 題意：求最小的正方形面積保證正方形可以覆蓋所有給出的點。思路參考自：http://hi.baidu.com/answerme11/item/597255a690ac76dc5af19152 網上偶然看

三分搜尋模板

三分搜尋寫法 1. double three_devide(double low,double up) 2. { 3. double m1,m2; 4. while(up-low>=eps) 5. { 6.

AngularJS 多重搜尋——之三重搜尋實現

因為業務需求，需要對請求回來的ajax資料作搜尋處理，並且需要滿足多重的條件搜尋： 1、完成的搜尋時在本地的搜尋，所以不能依賴ajax 2、思路：將三個搜尋的正則封裝成三個搜尋輔助函式，然後使用的時候，輪流呼叫三個輔助函式，每一次讀取的資料來源是第一次ajax回來的複製資料

LeetCode專題——詳解搜尋演算法中的搜尋策略和剪枝

本文始發於個人公眾號：**TechFlow**，原創不易，求個關注今天是LeetCode專題第20篇文章，今天討論的是數字組合問題。描述給定一個int型別的候選集，和一個int型別的target，要求返回所有的數字組合，使得組合內所有數字的和剛好等於target。注意：所有的元素都是正數所有

三、【圖演算法】優先順序搜尋(PFS)

最基本而典型的圖搜尋演算法包括：廣度優先搜尋(BFS)，深度優先搜尋(DFS)，優先順序搜尋等(PFS)，本文主要介紹圖的優先順序搜尋(priority-first search,DFS)，本文使用的圖資料結構參見之前部落格https://blog.csdn.net/qq_18108083/ar

演算法05：二分搜尋演算法——分治法Part1

摘自網路：分治法的設計思想是，將一個難以直接解決的大問題，分割成一些規模較小的相同問題，以便各個擊破，分而治之。分治法所能解決的問題一般具有以下幾個特徵： 1.該問題的規模縮小因為問題的計算複雜性一般是隨著問題規模的增加 2.該問題可以分解為若干個規模較小的相同問題，即

對於深度優先搜尋演算法的理解

1. dfs嘗試走遍可能的路線所以一看到題目確定要使用dfs來解決的時候首先要在紙上畫出簡單的例子的樹，然後進行簡單的模擬呼叫dfs的過程，通過這顆簡單的樹可以清楚地瞭解呼叫的情況，從簡單的例子和自己的總結中看出有多少個平行的狀態，並且每個平行狀態退回來需要怎麼樣處理其中確定了使用dfs處理

ElasticSearch最佳入門實踐（三十四）multi-index & multi-type 搜尋模式解析以及搜尋原理解析

1、multi-index 和 multi-type 搜尋模式告訴你如何一次性搜尋多個 index 和多個 type 下的資料 /_search：所有索引，所有type下的所有資料都搜尋出來 /index1/_search：指定一個ind

【轉載】黃金比例搜尋演算法（Golden Section Search）的實現

出處： https://www.codelast.com/%E5%8E%9F%E5%88%9B-%E9%BB%84%E9%87%91%E6%AF%94%E4%BE%8B%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%AE%97%E6%B3%95%EF%BC%88gold 黃金比

改寫二分搜尋演算法

一、實踐題目改寫二分搜尋演算法二、問題描述設a[0:n-1]是已排好序的陣列，請改寫二分搜尋演算法，使得當x不在陣列中時，返回小於x的最大元素位置i和大於x的最小元素位置j。當搜尋元素在陣列中時，i和j相同，均為x在陣列中的位置。輸入格式: 輸入有兩行：

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