二分法我們還需要再練習(xí)練習(xí)
給定一個排序數(shù)組和一個目標(biāo)值,在數(shù)組中找到目標(biāo)值,并返回其索引。如果目標(biāo)值不存在于數(shù)組中,返回它將會被按順序插入的位置。
你可以假設(shè)數(shù)組中無重復(fù)元素。
示例 1:
- 輸入: [1,3,5,6], 5
- 輸出: 2
示例 2:
- 輸入: [1,3,5,6], 2
- 輸出: 1
示例 3:
- 輸入: [1,3,5,6], 7
- 輸出: 4
示例 4:
- 輸入: [1,3,5,6], 0
- 輸出: 0
思路
這道題目不難,但是為什么通過率相對來說并不高呢,我理解是大家對邊界處理的判斷有所失誤導(dǎo)致的。
這道題目,要在數(shù)組中插入目標(biāo)值,無非是這四種情況。
搜索插入位置3
- 目標(biāo)值在數(shù)組所有元素之前
- 目標(biāo)值等于數(shù)組中某一個元素
- 目標(biāo)值插入數(shù)組中的位置
- 目標(biāo)值在數(shù)組所有元素之后
這四種情況確認(rèn)清楚了,就可以嘗試解題了。
接下來我將從暴力的解法和二分法來講解此題,也借此好好講一講二分查找法。
暴力解法
暴力解題 不一定時間消耗就非常高,關(guān)鍵看實現(xiàn)的方式,就像是二分查找時間消耗不一定就很低,是一樣的。
C++代碼
- class Solution {
- public:
- int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
- for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
- // 分別處理如下三種情況
- // 目標(biāo)值在數(shù)組所有元素之前
- // 目標(biāo)值等于數(shù)組中某一個元素
- // 目標(biāo)值插入數(shù)組中的位置
- if (nums[i] >= target) { // 一旦發(fā)現(xiàn)大于或者等于target的num[i],那么i就是我們要的結(jié)果
- return i;
- }
- }
- // 目標(biāo)值在數(shù)組所有元素之后的情況
- return nums.size(); // 如果target是最大的,或者 nums為空,則返回nums的長度
- }
- };
- 時間復(fù)雜度:O(n)
- 空間復(fù)雜度:O(1)
效率如下:
搜索插入位置
二分法
既然暴力解法的時間復(fù)雜度是O(n),就要嘗試一下使用二分查找法。
搜索插入位置4
大家注意這道題目的前提是數(shù)組是有序數(shù)組,這也是使用二分查找的基礎(chǔ)條件。
以后大家只要看到面試題里給出的數(shù)組是有序數(shù)組,都可以想一想是否可以使用二分法。
同時題目還強調(diào)數(shù)組中無重復(fù)元素,因為一旦有重復(fù)元素,使用二分查找法返回的元素下表可能不是唯一的。
大體講解一下二分法的思路,這里來舉一個例子,例如在這個數(shù)組中,使用二分法尋找元素為5的位置,并返回其下標(biāo)。
搜索插入位置5
二分查找涉及的很多的邊界條件,邏輯比較簡單,就是寫不好。
相信很多同學(xué)對二分查找法中邊界條件處理不好。
例如到底是 while(left < right) 還是 while(left <= right),到底是right = middle呢,還是要right = middle - 1呢?
這里弄不清楚主要是因為對區(qū)間的定義沒有想清楚,這就是不變量。
要在二分查找的過程中,保持不變量,這也就是循環(huán)不變量 (感興趣的同學(xué)可以查一查)。
二分法第一種寫法
以這道題目來舉例,以下的代碼中定義 target 是在一個在左閉右閉的區(qū)間里,也就是[left, right] (這個很重要)。
這就決定了這個二分法的代碼如何去寫,大家看如下代碼:
大家要仔細(xì)看注釋,思考為什么要寫while(left <= right), 為什么要寫right = middle - 1。
- class Solution {
- public:
- int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
- int n = nums.size();
- int left = 0;
- int right = n - 1; // 定義target在左閉右閉的區(qū)間里,[left, right]
- while (left <= right) { // 當(dāng)left==right,區(qū)間[left, right]依然有效
- int middle = left + ((right - left) / 2);// 防止溢出 等同于(left + right)/2
- if (nums[middle] > target) {
- right = middle - 1; // target 在左區(qū)間,所以[left, middle - 1]
- } else if (nums[middle] < target) {
- left = middle + 1; // target 在右區(qū)間,所以[middle + 1, right]
- } else { // nums[middle] == target
- return middle;
- }
- }
- // 分別處理如下四種情況
- // 目標(biāo)值在數(shù)組所有元素之前 [0, -1]
- // 目標(biāo)值等于數(shù)組中某一個元素 return middle;
- // 目標(biāo)值插入數(shù)組中的位置 [left, right],return right + 1
- // 目標(biāo)值在數(shù)組所有元素之后的情況 [left, right], return right + 1
- return right + 1;
- }
- };
- 時間復(fù)雜度:O(logn)
- 時間復(fù)雜度:O(1)
效率如下:
二分法第二種寫法
如果說定義 target 是在一個在左閉右開的區(qū)間里,也就是[left, right) 。
那么二分法的邊界處理方式則截然不同。
不變量是[left, right)的區(qū)間,如下代碼可以看出是如何在循環(huán)中堅持不變量的。
大家要仔細(xì)看注釋,思考為什么要寫while (left < right), 為什么要寫right = middle。
- class Solution {
- public:
- int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
- int n = nums.size();
- int left = 0;
- int right = n; // 定義target在左閉右開的區(qū)間里,[left, right) target
- while (left < right) { // 因為left == right的時候,在[left, right)是無效的空間
- int middle = left + ((right - left) >> 1);
- if (nums[middle] > target) {
- right = middle; // target 在左區(qū)間,在[left, middle)中
- } else if (nums[middle] < target) {
- left = middle + 1; // target 在右區(qū)間,在 [middle+1, right)中
- } else { // nums[middle] == target
- return middle; // 數(shù)組中找到目標(biāo)值的情況,直接返回下標(biāo)
- }
- }
- // 分別處理如下四種情況
- // 目標(biāo)值在數(shù)組所有元素之前 [0,0)
- // 目標(biāo)值等于數(shù)組中某一個元素 return middle
- // 目標(biāo)值插入數(shù)組中的位置 [left, right) ,return right 即可
- // 目標(biāo)值在數(shù)組所有元素之后的情況 [left, right),return right 即可
- return right;
- }
- };
- 時間復(fù)雜度:O(logn)
- 時間復(fù)雜度:O(1)
總結(jié)
希望通過這道題目,大家會發(fā)現(xiàn)平時寫二分法,為什么總寫不好,就是因為對區(qū)間定義不清楚。
確定要查找的區(qū)間到底是左閉右開[left, right),還是左閉又閉[left, right],這就是不變量。
然后在二分查找的循環(huán)中,堅持循環(huán)不變量的原則,很多細(xì)節(jié)問題,自然會知道如何處理了。
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