При работе с сортированными интервалами существуют и другие варианты, и им определенно стоит отдать предпочтение. Алгоритмы count и find работают с линейной сложностью, тогда как алгоритмы поиска в сортированных интервалах (binary_search, lower_bound, upper_bound и equal_range) обладают логарифмической сложностью.
Переход от несортированных интервалов к сортированным влечет за собой изменение критерия сравнения двух величин. Различия между критериями подробно описаны в совете 19, поэтому я не стану повторяться и замечу, что алгоритмы count и find используют критерий равенства, а алгоритмы binary_search, lower_bound, upper_bound и equal range основаны на критерии эквивалентности.
Присутствие величины в сортированном интервале проверяется алгоритмом binary_search. В отличие от функции bsearch из стандартной библиотеки С (а значит, и стандартной библиотеки С++), алгоритм binary_search возвращает только bool. Алгоритм отвечает на вопрос: «Присутствует ли заданное значение в интервале?», и возможны только два ответа: «да» и «нет». Если вам понадобится дополнительная информация, выберите другой алгоритм.
Пример применения binary_search к сортированному вектору (преимущества сортированных векторов описаны в совете 23):
vector
sort (vw. Begin(),vw.end());
// Создать вектор, заполнить // данными и отсортировать
Widget w:// Искомое значение
if(binary_search(vw.begin().vw.end(),w)) {
// Значение w присутствует в vw
} else {
// Значение не найдено
}
Если у вас имеется сортированный интервал и вы ищете ответ на вопрос: «Присутствует ли заданное значение в интервале, и если присутствует — то где именно?», следует использовать алгоритм equal_range, хотя на первый взгляд кажется, что вам нужен алгоритм lower_bound. Вскоре мы вернемся к equal_range, а пока проанализируем поиск в интервалах с применением алгоритма lower_bound.
При поиске заданной величины в интервале алгоритм lower_bound возвращает итератор, указывающий на первый экземпляр этой величины (в случае успешного поиска) или на правильную позицию вставки (в случае неудачи). Таким образом, алгоритм lower_bound отвечает на вопрос: «Присутствует ли заданное значение в интервале? Если присутствует, то где находится первый экземпляр, а если нет — где он должен находиться?». Как и в случае с алгоритмом find, результат lower_ bound необходимо дополнительно проверить и убедиться в том, что он указывает на искомое значение. Но в отличие от find, его нельзя просто сравнить с конечным итератором. Вместо этого приходится брать объект, идентифицированный алгоритмом lower_bound, и проверять, содержит ли он искомое значение.
Многие программисты используют lower_bound примерно так:
vector
if (i!=vw.end()&&*i=w){// Убедиться в том, что i указывает
// на объект, и этот объект имеет искомое
// значение. Ошибка!!!!
// Значение найдено, i указывает на первый
// экземпляр объекта с этим значением
} else {
// Значение не найдено
}
В большинстве случаев такая конструкция работает, но в действительности она содержит ошибку. Присмотритесь к проверяемому условию:
if (i!=vw.end()&&*i=w){
В этом условии проверяется
Чтобы исправить ошибку, необходимо убедиться в том, что итератор, полученный от lower__bound, указывает на объект со значением, эквивалентным искомому. Проверку можно выполнить вручную (в совете 19 показано, как это делается, а в совете 24 приведен пример ситуации, когда такое решение оправданно), однако сделать это непросто, поскольку при этом должна использоваться та же функция сравнения, как и при вызове lower_bound. В общем случае мы имеем дело с произвольной
функцией (или объектом функции). При передаче lower_bound функции сравнения эта же функция должна использоваться и в «ручной» проверке эквивалентности; следовательно, при изменении функции сравнения, передаваемой lower_rbound, вам придется внести соответствующие изменения в проверку эквивалентности. В принципе, синхронизировать функции сравнения не так уж сложно, но об этом необходимо помнить, а при программировании хлопот и без этого хватает.
