二十分钟入门二分查找
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2021-08-31 21:22
今天介绍下二分查找这个算法套路,学会此招,你的内力会精进三分,与路边程序员能立马拉开差距!
题目描述
整数数组 nums 按升序排列,数组中的值 互不相同 。
在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 <= k < nums.length)上进行了 旋转,使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]](下标 从 0 开始 计数)。例如, [0,1,2,4,5,6,7] 在下标 3 处经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] 。
给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target ,如果 nums 中存在这个目标值 target ,则返回它的下标,否则返回 -1 。
示例 1:
输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0
输出:4
示例 2:
输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3
输出:-1
示例 3:
输入:nums = [1], target = 0
输出:-1
提示:
1 <= nums.length <= 5000 -10^4 <= nums[i] <= 10^4 nums 中的每个值都 独一无二 题目数据保证 nums 在预先未知的某个下标上进行了旋转 -10^4 <= target <= 10^4
**进阶:**你可以设计一个时间复杂度为 O(log n) 的解决方案吗?
题解
这题看着简单,因为常规解法很容易想到,直接暴力遍历就可以了。看代码:
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number}
*/
var search = function(nums, target) {
var res = -1
for(var i = 0; i <nums.length; i++) {
if(nums[i] === target) {
res = i
return res;
}
}
return res;
};
这种解法的时间复杂度是O(n);
此题还有更好的解法:二分查找!它的时间复杂度是O(logn),题目中也提到了这个,向我们发起了挑战!来看如何接招吧!
先介绍下二分查找这个算法,非常适合这种题目。这是有一定套路的解法,主要就是约定几个索引位,从数组两头向中间进行夹逼推进,最终找到目标值。而在每次推进过程中都会舍弃掉当前资源中的一半,这样算下去,最终的时间复杂度就是O(logn)。它的套路解法还有一个代码模板,适合初学的人理解记忆:
left,right = 0,len(array) -1
while left<= right;
mid = (left + right)/2
if array[mid] == target;
#find the target!!
break or return result
elif array[mid]< target:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
简单解释就是,初始变量设置数组的一头一尾的索引位置,然后取其中间位置,这个中间位置就可以将数组分为两段,接着去判断目标值所在的大概位置,同时调整查找范围,这样不断的排除查找,最终锁定目标值。
落到此题目中来,原本的一个顺序数组在某个位置旋转了,这样一来,取了中间值之后,左侧部分可能是有序的,也可能是包含旋转点即无序的。如果左侧有序,就判断目标值是否在左侧范围,不在就把左索引移至mid + 1;如果左侧无序,就判断目标值是否在左侧范围,不在就把左索引移至 mid + 1;其他情况(即目标值在左侧范围)就移动右索引至mid;这样不断夹逼,头尾两个索引位会不断逼近目标值,直到他们相遇,此时目标值也好判断了。js要考虑特殊情况,因为最后推到只有两个元素时,算出来的mid是0;这时直接判断两个元素是否匹配就可以了,不纠结!
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number}
*/
var search = function(nums, target) {
var lo = 0,hi = nums.length -1;
while(lo < hi){
var mid = parseInt((lo + hi)/2);
if(nums[mid] === target) return mid;
if(nums[mid + 1] === target) return mid+1;
if(nums[0] < nums[mid] && (target > nums[mid] || target < nums[0])){
lo = mid + 1;
} else if (target > nums[mid]&&target < nums[0]){
lo = mid + 1;
} else {
hi = mid;
}
}
return nums[lo] == target ? lo : -1;
};
复杂度分析
时间复杂度: 由于每次都会砍掉当前元素的一半,最终逼近目标值,这个复杂度就是O(logn)
空间复杂度: 由于mid每次遍历都会变,所以这个只能每次都存下来,这个复杂度也是O(logn)
题目来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/search-in-rotated-sorted-array
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