Песни о Паскале

Поскольку индекс – это целое число, дробную часть при делении отбросим. Итак, в позиции 6 оказалось число 21, которое меньше искомого числа 32. Это значит, что «зверь притаился» где-то правее. Раз так, элементы массива, расположенные левее, нас уже не интересуют, – мысленно отбросим их.

С оставшейся частью массива поступим точно так же, то есть, исследуем средний его элемент с индексом

(7+12)/2 = 9

Сравним «живущее» там число 40 с искомым числом 32. На этот раз оно оказалось больше искомого, а значит, искать надо левее, а все, что справа, отбросить. Так, на третьем шаге поиска из 12 элементов массива остались лишь два. Рассуждая тем же порядком, выделяем элемент с индексом

(7+8)/2 = 7

и отбрасываем на этот раз число 27. И вот на последнем четвертом шаге остался лишь один элемент с искомым числом 32.

Подведем итог: вместо 8 шагов последовательного поиска, метод зверолова сделал то же самое за 4 шага. Скажете: всего-то? Восемь шагов или четыре – разница невелика. Так проверим оба метода на большом наборе данных, – поищем в массиве из тысячи чисел. Только избавьте меня от ручной работы, – этот эксперимент поручим компьютеру, для чего соорудим несложную программу.

Исследование двоичного поиска

Частью этой программы будет функция двоичного поиска, алгоритм которой раскрыл зверолов. Но не худо привести и блок-схему этого чудесного изобретения. На блок-схеме (рис. 92), как и в программе, индексы элементов обозначены начальными буквами соответствующих английских слов: L – левый индекс (Left), R – правый индекс (Right), и M – средний индекс (Middle).

Рис.92 – Блок-схема алгоритма двоичного поиска

Функцию, работающую по этому алгоритму, я назвал FindBin (Find – «поиск», Binary – «двоичный»), она показана ниже. Полагаю, что приведенных в ней комментариев будет достаточно.

      { Функция двоичного поиска }

function FindBin (aNum: integer): integer;

var L, M, R : integer; { левый, правый и средний индексы }

begin

      FindBin:= -1;       { результат на случай неудачи }

      L:= 1; R:= CSize;       { начальные значения индексов }

      repeat

      M:= (L+R) div 2;       { индекс среднего элемента }

      if aNum= ArrSort[M] then begin

      FindBin:= M;       { нашли ! }

      Break;       { успешный выход из цикла }

      end;

      if aNum > ArrSort[M] { где искать дальше? }

      then L:= M+1       { ищем правее }

      else R:= M–1; { ищем левее }

      until L > R;       { выход при неудачном поиске }

end;

Теперь мы готовы создать исследовательскую программу, которая будет сравнивать два способа поиска.

Поступим так. Объявим два массива по 1000 чисел в каждом. Заполним их случайным образом и один из них отсортируем. Затем сделаем ряд экспериментов, каждый из которых состоит в следующем. Выбрав наугад одно из чисел массива, программа вызовет по очереди две функции: сначала последовательно найдет число в несортированном массиве, а затем двоичным поиском – в сортированном. Поскольку искомое число выбрано из массива, то поиск всегда будет успешным. Затраченные на поиск шаги подсчитаем, и результаты запишем в текстовый файл. После каждого такого эксперимента программа будет ожидать команды пользователя: приняв число ноль, она завершится, а иначе повторит эксперимент.

Подсчет шагов будем вести в глобальной переменной Steps (шаги). Перед вызовом функций поиска она обнуляется, а внутри функций наращивается (эти операторы внутри функций выделены курсивом). Вот и все, полюбуйтесь на эту «экспериментальную установку», введите в компьютер и запустите на выполнение.

      { P_42_1 – Исследование методов поиска }

const CSize = 1000; { размер массива }

      { объявление типа для массива }

Type TNumbers = array [1..CSize] of integer;

Var ArrRand : TNumbers; { несортированный массив }

      ArrSort : TNumbers; { сортированный массив }

      Steps : integer; { для подсчета числа шагов поиска }

{ Процедура "пузырьковой" сортировки чисел в порядке возрастания }

procedure BubbleSort(var arg: TNumbers);

var i, j, t: Integer;

begin

for i:= 1 to CSize-1 do       { внешний цикл }