当前位置: 首页 > news >正文

基础算法合集-二分查找(三种写法)

数组如下:

[5,7,7,8,8,10]

问题:

返回有序数组中第一个>=8的数的位置,如果所有数都<8,返回数组长度

暴力做法:

遍历每个数, 询问它是否>=8 ?显然时间复杂度是O(n)

高效做法:

L和R分别指向询问的左右边界,即闭区间[L,R],M指向当前正在询问的数 (L=0, R=n-1)

5 7 7 8 8 10
L   M      R

观察上图我们很容易得出以下两个结论:

  1. 如果当前数是小于8, 由于数组是有序的, 那么当前数和当前数左边的所有数, 都是<8的
  2. 如果当前数是大于等于8, 由于数组是有序的, 那么当前数和当前数右边的所有数, 都是>=8的
如果当前数组长度是偶数的话,中间那个数的下标为(L+R)/2,
由于C++/JAVA中"/"是下取整的,所以此时的中位数是中间靠左的那个数
如果当前数组长度是奇数的话,中间那个数的下标为(L+R)/2,此时就是正中间的那个数

 第二次查询->将L更新为M+1的位置

5 7 7 8 8 10L M  R
对于为啥不能将L更新为M?
这是因为我们每时每刻都是在闭区间上进行处理的,如果把L改成M,那就是左开右闭区间了.
当数组中只有一个元素时,8
L,R
你把R更新成M,那不就死循环了吗
因为arr[4]=8>=8,所以继续执行第三次查询

 第三次查询->将R更新M-1

5 7 7 8 8 10LR
arr((L+R)/2)>=8

 第三次查询->将R更新M-1

5 7 7 8 8 10R L
其实我们不难看出,在循环过程中,L左侧的数都是<8的,R右侧的数都是>=8的
循环不变量: L-1始终是<8,R+1始终是>=8
所以在循环结束时,R+1是我们要找的答案,由于循环结束后R+1=L,所以答案也可以用L表示

题目:在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

原题链接:34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣(LeetCode)

题目描述: 给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]。

你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

示例 1:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8

输出:[3,4]

示例 2:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6

输出:[-1,-1]

示例 3:

输入:nums = [], target = 0

输出:[-1,-1]

按上述的思路实现(闭区间)
int lower_bound(vector<int>& nums,int target){int left=0; int right=nums.size()-1;while(left<=right){int mid=left+(right-left)/2;if(nums[mid]<target){left=mid+1;}else{right=mid-1;} }return right+1; //return left
}
左闭右开区间的写法
5 7 7 8 8 10
L            R
此时右边界初始为6
此时上述的第三次查询,更新R=M-1时,就可以修改成R=M了
5 7 7 8 8 10LR
此时循环的截止条件就变为left<right,同时left==right时截止
int lower_bound2(vector<int>&nums,int target){int left=0; int right=nums.size();while(left<right){int mid=left+(right-left)/2;if(nums[mid]<target){left=mid+1;   //[mid+1,right]}else{right=mid;    //[left,mid)}}return left;  //循环结束时,left==right
}
开区间的写法5 7 7 8 8 10L            R
L和R分别初始化为-1和65 7 7 8 8 10
L    M       R
第一次查询后,L更新为M5 7 7 8 8 10
L    M   M1   R
第二次查询后,R更新到M1
同时最后终止条件就变成了
5 7 7 8 8 10L R   
此时(L,R)内就没有任何元素了
所以最后R就是指向答案的
终止条件的话,L+1=R
//开区间的写法
int lower_bound3(vector<int> &nums, int target) {int left = -1, right = nums.size(); // 开区间 (left, right)while (left + 1 < right) { // 区间不为空int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] < target) {left = mid; // 范围缩小到 (mid, right)} else {right = mid; // 范围缩小到 (left, mid)}// 也可以这样写// (nums[mid] < target ? left : right) = mid;}return right;
}
补充: 原问题是返回有序数组中第一个>=8的数的位置,如果问题改成>8/<8/<=8,那该如何解决呢?
">" 可以看成找>=8+1=9 的情况
"<" 可以看成找>=8左边那个数 的情况 => 找到>=8的索引然后减1
"<=" 可以看成找>8左边那个数 的情况 => 找到>8的索引然后减1
以上就是所有在有序数组中进行二分查找的情况

最后我们来解决上述题目

class Solution {
public://闭区间的写法int lower_bound(vector<int>& nums,int target){int left=0; int right=nums.size()-1;while(left<=right){int mid=left+(right-left)/2;if(nums[mid]<target){left=mid+1;}else{right=mid-1;} }return right+1;}//开区间的写法int lower_bound3(vector<int> &nums, int target) {int left = -1, right = nums.size(); // 开区间 (left, right)while (left + 1 < right) { // 区间不为空// 循环不变量:// nums[left] < target// nums[right] >= targetint mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] < target) {left = mid; // 范围缩小到 (mid, right)} else {right = mid; // 范围缩小到 (left, mid)}// 也可以这样写// (nums[mid] < target ? left : right) = mid;}return right;}//[A,B) 区间的写法int lower_bound2(vector<int>&nums,int target){int left=0; int right=nums.size();while(left<right){int mid=left+(right-left)/2;if(nums[mid]<target){left=mid+1;   //[mid+1,right]}else{right=mid;    //[left,mid)}}return left;  //循环结束时,left==right}vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {int start=lower_bound(nums,target);if(start==nums.size()||nums[start]!=target){return {-1,-1};     //nums数组中没有target}//如果start 存在,那么end必定存在int end=lower_bound(nums,target+1)-1;return {start,end};}
};
start=nums.size()是left不断向右进行移动,当L=R+1,L>R终止,R其实是一直都没有移动
例子如下:
1 2 3 4 5 6 7 找>=8的数
start返回的是>=target的位置,end返回的是<=target+1的位置
根据上面提到的,<=target的情况,可以转换成找>=target+1,即lower_bound(nums,target+1), 最后再-1,就为lower_bound(nums,target+1)-1

时间复杂度的计算

每次折半就代表了一次查询,假设我们经过k次找到目标元素,n代表nums数组中元素的个数,所以n/pow(2,k)=1,k=logn

 

相关文章:

  • 智能指针(shared_ptr)之二
  • 新手村:正则化
  • 高防IP是什么
  • Linux——进程优先级/切换/调度
  • LeetCode算法题(Go语言实现)_58
  • Linux系统编程---精灵进程与守护进程
  • 基于 Vue 2 开发的分页卡片列表组件(带懒加载和点击事件)
  • 对流对象的理解
  • 知识储备-DC综合相关
  • 新手村:过拟合(Overfitting)
  • # 深度学习中的学习率调度:以 PyTorch 图像分类为例
  • Java 开发瓶颈破局:飞算 JavaAI 如何一站式生成标准化项目结构?
  • 云贝餐饮 最新 V3 独立连锁版 全开源 多端源码 VUE 可二开
  • C++面向对象特性之继承篇
  • 生物计算安全攻防战:从DNA存储破译到碳基芯片防御体系重构
  • PowerQuery汇总整个文件夹中的数据
  • DC-2寻找Flag1、2、3、4、5,wpscan爆破、git提权
  • python:mido 提取 midi文件中某一音轨的音乐数据
  • 容器修仙传 我的灵根是Pod 第7章 傀儡秘术(StatefulSet)
  • 电控---DMP库
  • 天问三号计划2028年前后发射实施,开放20千克质量资源
  • 习近平同肯尼亚总统鲁托会谈
  • 特朗普激发加拿大爱国热情之下:大选提前投票人数创纪录,魁北克分离情绪被冲淡
  • 职工疗休养如何告别千篇一律?安徽含山给出新解法
  • 北京潮白河大桥发生火情:部分桥体受损,现场已双向断路
  • 中国空间站已在轨实施了200余项科学与应用项目