Leetcode刷题笔记:二分查找算法

题目:二分查找

折半查找法也称为二分查找法,它充分利用了元素间的次序关系,采用分治策略,可在最坏的情况下用 O(log n) 完成搜索任务。它的基本思想是:(这里假设数组元素呈升序排列且不重复)将n个元素分成个数大致相同的两半,取a[n/2]与欲查找的x作比较,如果x=a[n/2]则找到x,算法终止;如果x < a [n/2],则我们只要在数组a的左半部继续搜索x;如果x > a[n/2],则我们只要在数组a的右 半部继续搜索 x。

通俗讲,就是在有序数组中,寻找一个目标值的步骤为:定好左右边界值下标 left 与 right ,从而确定中间值下标,进而从中间开始排除目标值是否存在于数组中,最后在确认左右区间是否存在目标值,不断循环直至找到目标值或结束循环。

LeetCode题目链接

题目描述

给定一个 n 个元素***有序的(升序)整型数组*** nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。

测试用例

示例 1:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4

示例 2:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1

提示

  • 你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。
  • n 将在 [1, 10000]之间。
  • nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。

这类型数组为有序数组并且为升序数组,同时题目还强调数组中无重复元素,因为一旦有重复元素,使用二分查找法返回的元素下标可能不是唯一的,这些都是使用二分法的前提条件。

注意:无序数组无法使用二分法、降序与升序数组大小关系相反,中间索引值注意内存溢出

为什么中间值取值需要注意存在内存溢出呢?

如果存在左边界值 int left ,右边界值 int right ,取它们的中间值,第一时间想到的就是 (left+right)/2 ,而这就将发生内存溢出,由于 int 数据类型存在最大最小值,假设,right值等于最大值,left+right 的值就大于 int 的最大值,发生内存溢出。
解决方案:使用 left+((right-left)/2),将每个过程所得值都限制在最大值内。

right-left = 数组长度 < maxInt
(right-left)/2 = middle长度 < maxInt
left

不再出现内存溢出。

二分法的两种做法

二分法就区间的取法可分为两种做法:

  • 左闭右开,即 [left,right)
    每次循环条件为 left< right ,当 nums[middle] > target 时,迭代体为 right = middle,反之,left = middle+1。
  • 左右全闭,即 [left,right]
    每次循环条件为 left<= right ,当 nums[middle] > target 时,迭代体为 right = middle-1,反之,left = middle+1。

此处所提到的左右全闭与左闭右开是边界值下标 left 与 right 相对于目标值 target 而言的取值区间。
对于这两种做法,由于区间不同,着重认识每次循环后,right 的取值问题之间的区别,即边界问题的处理方法。

Java 程序代码

对于本题如若还需其他语言版本的解题代码,请参照代码随想录中的相关内容,链接已放置文末。

边界逻辑代码模板

不能拘泥于模板的使用,否则,可能存在不合时宜地题目优化问题,甚至解决不了问题,学会根据题目需求灵活解决问题才是王道。

  • 左右全闭
class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        int left = 0, right = nums.length - 1;
        while(left <= right) { 
            int mid = (left + right) / 2;
            if(nums[mid] == target) { 
                // 相关逻辑
            } else if(nums[mid] < target) {
                left = mid + 1; 
            } else {
                right = mid - 1; 
            }
        }
        // 相关返回值
        return 0;
    }
}
  • 左闭右开
class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        int left = 0, right = nums.length; 
        while(left < right) { 
            int mid = (left + right) / 2; 
            if(nums[mid] == target) {
                // 相关逻辑
            } else if(nums[mid] < target) {
                left = mid + 1; 
            } else {
                right = mid; 
            }
        }
        // 相关返回值
        return 0;
    }
}

解题代码

  • 左右全闭
class Solution {
    public int search(int[] nums, int target) {
        int left=0;
        int right=nums.length-1;
        
        if(nums[left]>target | nums[right]<target){
            return -1;
        }
        else{
            while(left<=right){
                int middle=left+((right-left)/2);
                if(nums[middle]<target){
                    left=middle+1;
                }
                else if(nums[middle]>target){
                    right=middle-1;
                }
                else{ 
                    return middle;
                }
            }
        }
        return -1;
    }
}
  • 左闭右开
class Solution {
    public int search(int[] nums, int target) {
        int left=0;
        int right=nums.length-1;
        if(nums[left]>target | nums[right]<target){
            return -1;
        }
        else{
            while(left<right){
                int middle=left+((right-left)/2);
                if(nums[middle]<target){
                    left=middle+1;
                }
                else if(nums[middle]>target){
                    right=middle;
                }
                else{ 
                    return middle;
                }
            }
        }
        return -1;
    }
}

相关链接

相关其他题目 (LeetCode 链接)

  • 搜索插入位置
  • 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

参考文章

  • 二分搜索代码模板来源:画解算法:35. 搜索插入位置
  • 代码随心录:数组-二分查找

你可能感兴趣的:(LeetCode刷题笔记,算法,leetcode,二分查找,数据结构)