Trong bài học ngày hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau đi tìm hiểu về một thuật toán được sử dụng rất nhiều trong lập trình lập trình: tìm kiếm nhị phân. Hãy cùng xem thuật toán này có gì thú vị nhé!

---

Nội dung

Để có thể tiếp thu bài học này một cách tốt nhất, các bạn nên có những kiến thức cơ bản về:

• Biến, kiểu dữ liệu, toán tử trong C++
• Câu điều kiện, vòng lặp, hàm trong C++
• Mảng trong C++
• Các kiến thức cần thiết để theo dõi khóa học
• Con trỏ trong C++
• Sắp xếp

Trong bài học ngày hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về:

• Tổng quan về tìm kiếm nhị phân
• Một số hàm tìm kiếm nhị phân trong C++

---

Bài toán đặt ra

Cho một dãy số gồm n số nguyên dươngai (n≤106, ai≤109). Cóq truy vấn(q ≤ 106), mỗi truy vấn gồm một số nguyên dươngx, nếux có trong dãy a thì in ra “YES”, còn không thì in ra “NO”.

Ví dụ:

_Howkteam_com.png)

---

Lời giải ban đầu

Giải thích: Trong ví dụ trên có 5 truy vấn là 3, 4, 8, 9, 1 với kết quả lần lượt là YES, NO, YES, YES, NO với ý nghĩa như đã nêu ở đề bài.

Với suy nghĩ thông thường, để có thể kiểm tra được 1 phần tử có trong dãy hay không, ta sẽ duyệt qua toàn bộ dãy. Nếu như gặp một phần tử giống với giá trị đang tìm kiếm, ta sẽ in ra “YES”, còn nếu tìm cả dãy mà không thấy, ta sẽ in ra “NO”.

Từ suy nghĩ trên, ta sẽ code như sau:

`

include

using namespace std; const int MaxN = 1 + 1e6; int n, a[MaxN], q; int main(){

freopen("CTDL.inp","r",stdin);  
freopen("CTDL.out","w",stdout);  
cin >> n;  
for(int i = 0 ; i < n ; ++i) cin >> a[i];  
cin >> q;  
while(q--){  
    int x, check = 0;  
    cin >> x;  
    for(int i = 0 ; i < n ; ++i)  
    if(a[i] == x){  
        check = 1;  
        break;  
    }  
    if(check) cout << "YES" << endl;  
    else cout << "NO" << endl;  
}
return 0;  

} `

Hãy cùng đánh giá độ phức tạp của thuật toán trên. Ta nhận thấy có một vòng lặpn lần nằm trong một vòng lặpq lần nên độ phức tạp của thuật toán làO(n × q). Vậy liệu có cách nào giảm độ phức tạp của thuật toán tìm kiếm xuống không?

---

Ý tưởng

Giả sử dãy số ở trong ví dụ của chúng ta được sắp xếp không giảm. Khi đó ta có a = [2, 2, 3, 5, 7, 8, 9]. Ta cần kiểm trax = 3 liệu có thuộc dãy a hay không. Vậy thì ta sẽ làm như thế nào?

Hãy xét vị trí i = 4 trong dãy a(ai = 7). Khi này, ta chia dãy làm hai phần: các số nhỏ hơn 7 (màu xanh) và các số lớn hơn hoặc bằng 7 (màu vàng).

_Howkteam_com.png)

Ta nhận thấy 3 nhỏ hơn 7, do đó số 3 không thể nằm trong phần màu vàng mà chỉ có thể nằm trong phần màu xanh. Do đó, khi tiếp tục tìm kiếm, ta chỉ tìm kiếm trên vùng màu xanh. Việc này giúp ta giảm bớt các bước tìm kiếm.

---

Lời giải cải tiến

Từ ý tưởng được đưa ra ở trên, ta có thể đưa ra một lời giải như sau:

• Chọn một phần tử trong đoạn cần xét
• So sánh phần tử cần tìm kiếm với phần tử được chọn:
  • Nếu phần tử cần tìm kiếm nhỏ phần tử được chọn ta sẽ tiếp tục tìm kiếm trong đoạn nhỏ hơn
  • Nếu phần tử cần tìm kiếm lớn phần tử được chọn ta sẽ tiếp tục tìm kiếm trong đoạn lớn hơn

Đây chính là cơ sở của thuật toán tìm kiếm nhị phân. Để tìm hiểu chi tiết hơn, ta sẽ cùng đến với phần tiếp theo của bài học ngày hôm nay.

---

Tổng quan về tìm kiếm nhị phân

Khái niệm và ý tưởng

Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán tìm kiếm giá trị xác định trên dãy đã sắp xếp.

Thuật toán hoạt động bằng cách chọn phần tử trung vị (phần tử ở vị trí chính giữa). Nếu phần tử cần tìm khác phần tử trung vị ta sẽ tiếp tục xét. Nếu phần tử cần tìm kiếm nhỏ hơn phần tử trung vị, ta sẽ tiếp tục tìm kiếm trên nửa nhỏ hơn, ngược lại ta sẽ tìm kiếm trên nửa lớn hơn. Kết thúc quá trình tìm kiếm mà không có phần tử nào bằng phần tử cần tìm, ta sẽ kết luận phần tử cần tìm không có trong dãy.

---

Code

`

include

using namespace std; const int MaxN = 1 + 1e6; int n, a[MaxN], q; bool binary_search(int a[], int sz, int target){

int low = 0, high = sz - 1;  
while(low <= high){  
    int tg = (low + high) / 2;  
    if(a[tg] == target) return 1;  
    if(target < a[tg]) high = tg - 1;  
    else low = tg + 1;  
}  
return 0;  

} int main(){

freopen("CTDL.inp","r",stdin);  
freopen("CTDL.out","w",stdout);  
cin >> n;  
for(int i = 0 ; i < n ; ++i) cin >> a[i];  
sort(a, a + n);  
cin >> q;  
while(q--){  
    int x;  
    cin >> x;  
    if(binary_search(a, n, x)) cout << "YES" << endl;  
    else cout << "NO" << endl;  
}
return 0;  

} `

Mình sẽ có một số lưu ý cho các bạn về đoạn code trên như sau:

• Do tìm kiếm nhị phân chỉ hoạt động trên dãy đã sắp xếp nên các bạn sẽ cần dùng hàmsort để sắp xếp dãy trước khi dùng tìm kiếm nhị phân.
• Do khoảng tìm kiếm luôn là một đoạn liên tục các giá trị nguyên, ta không cần lưu tất cả phần tử của đoạn khi tìm kiếm mà chỉ cần duy trì hai biến low và high tượng trưng cho phần tử đầu và cuối của đoạn.
• Ta có thể tối ưu thuật toán hơn bằng việc dừng sớm nếu trong quá trình so sánh gặp một phần tử trung vị thỏa yêu cầu đề bài chứ không cần đợi đến khi đoạn tìm kiếm chỉ còn một phần tử.

Vậy cụ thể đoạn code trên sẽ chạy như thế nào?

Hãy giả sử ta đang cần tìm kiếm phần tử x = 3 trong dãy ở ví dụ. Khi đó, quá trình tìm kiếm sẽ như sau:

_Howkteam_com.png)

---

Độ phức tạp của thuật toán

Ta thấy, ở mỗi bước, khoảng tìm kiếm sẽ bị giảm đi một nửa nên chi phí cho việc tìm kiếm một phần tử sẽ làO(logn). Do đó, độ phức tạp của toàn bộ chương trình trên sẽ làO(n×logn).

---

Một số hàm tìm kiếm nhị phân trong C++

Trong C++ có một số hàm áp dụng tư tưởng của tìm kiếm nhị phân nhưbinary_search,lower_bound, upper_bound.

---

Khai báo

Thông thường để thêm các hàm trên vào chương trình, chúng ta sẽ thêm thư viện như sau:

include

Tuy nhiên, ở trong suốt khóa học này mình sẽ sử dụng header sau:

include

Header này sẽ giúp chúng ta thêm tất cả các thư viện về thuật toán mà chúng ta sẽ sử dụng trongkhóa học này.

---

Sử dụng

Hàm binary_search

Hàm binary_searchsẽ được sử dụng như sau:

binary_search({first}, {last}, {element});

Trong đó:

• first, last lần lượt là 2 con trỏ trỏ đến vị trí xuất phát và kết thúc của dãy cần tìm kiếm. Khoảng được tìm kiếm là [first, last), tức là tất cả các phần tử giữa first và last và thêm phần tử được trỏ bởi first nhưng không có phần tử trỏ bởi last
• element: phần tử cần tìm kiếm
• Hàm sẽ trả về giá trị bool,true nếu tồn tại phần tử element trong đoạn cần xét, false nếu phần tử element không nằm trong đoạn cần xét

Hàm binary_searchsẽ được áp dụng vào bài toán ban đầu của ta như sau:

`

include

using namespace std; const int MaxN = 1 + 1e6; int n, a[MaxN], q; int main(){

freopen("CTDL.inp","r",stdin);  
freopen("CTDL.out","w",stdout);  
cin >> n;  
for(int i = 0 ; i < n ; ++i) cin >> a[i];  
sort(a, a + n);  
cin >> q;  
while(q--){  
    int x;  
    cin >> x;  
    if(binary_search(a, a + n, x)) cout << "YES" << endl;  
    else cout << "NO" << endl;  
}
return 0;  

} `

---

Hàm lower_bound

Hàm lower_bound sẽ được sử dụng như sau:

lower_bound({first}, {last}, {element});

Trong đó:

• first, last lần lượt là 2 con trỏ trỏ đến vị trí xuất phát và kết thúc của dãy cần tìm kiếm. Khoảng được tìm kiếm là [first, last), tức là tất cả các phần tử giữa first và last và thêm phần tử được trỏ bởi first nhưng không có phần tử trỏ bởi last
• element: phần tử cần tìm kiếm
• Hàm sẽ trả về con trỏ trỏ đến phần tử đầu tiên trong đoạn đang xét không nhỏ hơn phần tử element

Mình có đoạn code minh hoạ cách dùng lower_boundnhư sau:

`

include

using namespace std; const int MaxN = 1 + 1e6; int main(){

int a[] = {4, 2, 4, 9, 6, 1, 10};  
sort(a, a + 7);  
// Khi này dãy a là: 1 2 4 4 6 9 10  
auto pos = lower_bound(a, a + 7, 4);  
cout << "Vi tri dau tien khong nho hon 4 la " << pos - a << endl;  
// Kết quả là 2 (do a[2] == 4)
return 0;  

} `

---

Hàm upper_bound

Cách sử dụng hàm upper_boundhoàn toàn tương tự hàm lower_bound, chỉ khác làupper_bound sẽ tìm phần tử đầu tiên lớn hơn phần tử element.

Mình có đoạn code minh hoạ cách dùng upper_boundnhư sau:

`

include

using namespace std; const int MaxN = 1 + 1e6; int main(){

int a[] = {4, 2, 4, 9, 6, 1, 10};  
sort(a, a + 7);  
// Khi này dãy a là: 1 2 4 4 6 9 10  
auto pos = upper_bound(a, a + 7, 4);  
cout << "Vi tri dau tien lon hon 4 la " << pos - a << endl;  
// Kết quả là 4 (do a[4] == 6)
return 0;  

} `

---

Độ phức tạp

Tất cả các hàm mình vừa nêu ở trên đều mất độ phức tạpO(logn).

---

Vấn đề bài sau

Từ những kiến thức về tìm kiếm nhị phân, các bạn hãy thử suy nghĩ bài toán sau:

Có một phân xưởng gồm n máy(n ≤ 105), máy thứ i cần chính xácai ngày(0 < ai ≤ 109) để hoàn thành 1 sản phẩm như nhau. Hãy tính thời gian ít nhất để có thể hoàn thành tối thiểuk sản phẩm (0< k≤ 109).

Ví dụ

_Howkteam_com.png)

Để biết cách làm là gì thì hãy cùng chờ đến bài học tiếp theo nhé!

Giải thích: Trong vòng 10 ngày, máy 1 làm được 3 sản phẩm, máy 2 làm được 5 sản phẩm, máy 3 làm được 1 sản phẩm, tổng cộng là 9 sản phẩm như yêu cầu đề bài.

---

Kết luận

Qua bài này chúng ta đã nắm được các kiến thức ban đầu về Tìm kiếm nhị phân

Bài sau chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu về Ứng dụng của tìm kiếm nhị phân

Cảm ơn các bạn đã theo dõi bài viết. Hãy để lại bình luận hoặc góp ý của mình để phát triển bài viết tốt hơn. Đừng quên “Luyện tập – Thử thách – Không ngại khó”.

---

Tải xuống

Tài liệu

Nhằm phục vụ mục đích học tập Offline của cộng đồng, Kteam hỗ trợ tính năng lưu trữ nội dung bài học Tổng quan về tìm kiếm nhị phân dưới dạng file PDF trong link bên dưới.

Ngoài ra, bạn cũng có thể tìm thấy các tài liệu được đóng góp từ cộng đồng ở mục TÀI LIỆU trên thư viện Howkteam.com

Đừng quên like và share để ủng hộ Kteam và tác giả nhé!

---

Thảo luận

Nếu bạn có bất kỳ khó khăn hay thắc mắc gì về khóa học, đừng ngần ngại đặt câu hỏi trong phần bên dưới hoặc trong mục HỎI & ĐÁP trên thư viện Howkteam.com để nhận được sự hỗ trợ từ cộng đồng.