优化二分搜索算法在已排序数组中的查找速度使用C语言编写mex以提高性能

优化SQL编写以提高性能的方法可以通过减少查询复杂性和优化索引来实现。编写高效的SQL查询可以显著提升数据库操作效率。

给定整数数组nums，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。示例1：输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是[2,3,7,101]，因此长度为4。

这是一个包含所有二分查找树操作的Java代码文件，包括各种遍历方式和打印树形结构等功能。博客还提供了相关的资源下载。

给定整数数组 nums，是否存在子序列 nums[i], nums[j], nums[k] 满足 i < j> 且 nums[i] < nums>？使用二分查找算法判定是否存在 132 模式。

本实验报告基于李春葆教授的《数据结构与算法》课程，着重探讨两种典型查找算法——二分查找和分块索引查找的实际应用。通过对这两种算法的代码实现和性能分析，深入理解其工作原理和适用场景，并比较其优缺点。

为提高性能，建议将 DISTINCT 子句替换为 EXISTS 子句。 示例：低效：SELECT DISTINCT DEPT_NO, DEPT_NAME FROM DEPT D, EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO高效：SELECT DEPT_NO, DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS (SELECT ‘X’ FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);

二分查找树：交互设计应用 第七章探讨查找树，特别是二分查找树这种数据结构。二分查找树结合了列表和向量的优点，高效实现了有序词典ADT的各项操作。 7.1 二分查找树 7.1.1 定义 二分查找树（Binary search tree）T，要么为空，要么满足以下条件： 以节点 r = (key, value) 为根。 左子树和右子树也都是二分查找树。 左子树所有节点的关键码不大于根节点的关键码 key。 右子树所有节点的关键码不小于根节点的关键码 key。 注意： 与有序词典结构一致，二分查找树允许节点关键码重复。

bsearch(x,var)函数用于在已排序的数据向量'x'中执行二分搜索，以查找向量'var'中指定的值。函数返回最接近的索引，如果值不存在，则返回相应的边界索引。

Java经典笔试算法详解与代码：二分查找.zip