正常实现
Input : [1,2,3,4,5]
key : 3
return the index : 2
public int binarySearch(int[] nums, int key) {
int l = 0, h = nums.length - 1;
while (l <= h) {
int m = l + (h - l) / 2;
if (nums[m] == key) {
return m;
} else if (nums[m] > key) {
h = m - 1;
} else {
l = m + 1;
}
}
return -1;
}
时间复杂度
二分查找也称为折半查找,每次都能将查找区间减半,这种折半特性的算法时间复杂度为 O(logN)。
m 计算
有两种计算中值 m 的方式:
l + h 可能出现加法溢出,也就是说加法的结果大于整型能够表示的范围。但是 l 和 h 都为正数,因此 h - l 不会出现加法溢出问题。所以,最好使用第二种计算法方法。
未成功查找的返回值
循环退出时如果仍然没有查找到 key,那么表示查找失败。可以有两种返回值:
69. Sqrt(x) (Easy)
Leetcode
Input: 4 Output: 2 Input: 8 Output: 2 Explanation: The square root of 8 is 2.82842..., and since we want to return an integer, the decimal part will be truncated.
一个数 x 的开方 sqrt 一定在 0 ~ x 之间,并且满足 sqrt == x / sqrt。可以利用二分查找在 0 ~ x 之间查找 sqrt。
对于 x = 8,它的开方是 2.82842...,最后应该返回 2 而不是 3。在循环条件为 l <= h 并且循环退出时,h 总是比 l 小 1,也就是说 h = 2,l = 3,因此最后的返回值应该为 h 而不是 l。
public int mySqrt(int x) {
if (x <= 1) {
return x;
}
int l = 1, h = x;
while (l <= h) {
int mid = l + (h - l) / 2;
int sqrt = x / mid;
if (sqrt == mid) {
return mid;
} else if (mid > sqrt) {
h = mid - 1;
} else {
l = mid + 1;
}
}
return h;
}
744. Find Smallest Letter Greater Than Target (Easy)
Leetcode / 力扣
Input: letters = ["c", "f", "j"] target = "d" Output: "f" Input: letters = ["c", "f", "j"] target = "k" Output: "c"
题目描述:给定一个有序的字符数组 letters 和一个字符 target,要求找出 letters 中大于 target 的最小字符,如果找不到就返回第 1 个字符。
public char nextGreatestLetter(char[] letters, char target) {
int n = letters.length;
int l = 0, h = n - 1;
while (l <= h) {
int m = l + (h - l) / 2;
if (letters[m] <= target) {
l = m + 1;
} else {
h = m - 1;
}
}
return l < n ? letters[l] : letters[0];
}
540. Single Element in a Sorted Array (Medium)
Leetcode / 力扣
Input: [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 8, 8] Output: 2
题目描述:一个有序数组只有一个数不出现两次,找出这个数。
要求以 O(logN) 时间复杂度进行求解,因此不能遍历数组并进行异或操作来求解,这么做的时间复杂度为 O(N)。
令 index 为 Single Element 在数组中的位置。在 index 之后,数组中原来存在的成对状态被改变。如果 m 为偶数,并且 m + 1 < index,那么 nums[m] == nums[m + 1];m + 1 >= index,那么 nums[m] != nums[m + 1]。
从上面的规律可以知道,如果 nums[m] == nums[m + 1],那么 index 所在的数组位置为 [m + 2, h],此时令 l = m + 2;如果 nums[m] != nums[m + 1],那么 index 所在的数组位置为 [l, m],此时令 h = m。
因为 h 的赋值表达式为 h = m,那么循环条件也就只能使用 l < h 这种形式。
public int singleNonDuplicate(int[] nums) {
int l = 0, h = nums.length - 1;
while (l < h) {
int m = l + (h - l) / 2;
if (m % 2 == 1) {
m--; // 保证 l/h/m 都在偶数位,使得查找区间大小一直都是奇数
}
if (nums[m] == nums[m + 1]) {
l = m + 2;
} else {
h = m;
}
}
return nums[l];
}
278. First Bad Version (Easy)
Leetcode / 力扣
题目描述:给定一个元素 n 代表有 [1, 2, ..., n] 版本,在第 x 位置开始出现错误版本,导致后面的版本都错误。可以调用 isBadVersion(int x) 知道某个版本是否错误,要求找到第一个错误的版本。
如果第 m 个版本出错,则表示第一个错误的版本在 [l, m] 之间,令 h = m;否则第一个错误的版本在 [m + 1, h] 之间,令 l = m + 1。
因为 h 的赋值表达式为 h = m,因此循环条件为 l < h。
public int firstBadVersion(int n) {
int l = 1, h = n;
while (l < h) {
int mid = l + (h - l) / 2;
if (isBadVersion(mid)) {
h = mid;
} else {
l = mid + 1;
}
}
return l;
}
153. Find Minimum in Rotated Sorted Array (Medium)
Leetcode / 力扣
Input: [3,4,5,1,2], Output: 1
public int findMin(int[] nums) {
int l = 0, h = nums.length - 1;
while (l < h) {
int m = l + (h - l) / 2;
if (nums[m] <= nums[h]) {
h = m;
} else {
l = m + 1;
}
}
return nums[l];
}
34. Find First and Last Position of Element in Sorted Array
Leetcode
Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 Output: [3,4] Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6 Output: [-1,-1]
题目描述:给定一个有序数组 nums 和一个目标 target,要求找到 target 在 nums 中的第一个位置和最后一个位置。
可以用二分查找找出第一个位置和最后一个位置,但是寻找的方法有所不同,需要实现两个二分查找。我们将寻找 target 最后一个位置,转换成寻找 target+1 第一个位置,再往前移动一个位置。这样我们只需要实现一个二分查找代码即可。
public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
int first = findFirst(nums, target);
int last = findFirst(nums, target + 1) - 1;
if (first == nums.length || nums[first] != target) {
return new int[]{-1, -1};
} else {
return new int[]{first, Math.max(first, last)};
}
}
private int findFirst(int[] nums, int target) {
int l = 0, h = nums.length; // 注意 h 的初始值
while (l < h) {
int m = l + (h - l) / 2;
if (nums[m] >= target) {
h = m;
} else {
l = m + 1;
}
}
return l;
}
在寻找第一个位置的二分查找代码中,需要注意 h 的取值为 nums.length,而不是 nums.length - 1。先看以下示例:
nums = [2,2], target = 2
如果 h 的取值为 nums.length - 1,那么 last = findFirst(nums, target + 1) - 1 = 1 - 1 = 0。这是因为 findLeft 只会返回 [0, nums.length - 1] 范围的值,对于 findFirst([2,2], 3) ,我们希望返回 3 插入 nums 中的位置,也就是数组最后一个位置再往后一个位置,即 nums.length。所以我们需要将 h 取值为 nums.length,从而使得 findFirst返回的区间更大,能够覆盖 target 大于 nums 最后一个元素的情况。