非常详细的解释,简单但是细节很重要
https://www.cnblogs.com/kyoner/p/11080078.html
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:
变种
二分查找可以有很多变种,实现变种要注意边界值的判断。例如在一个有重复元素的数组中查找 key 的最左位置的实现如下:
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) {
h = m;
} else {
l = m + 1;
}
}
return l;
}
该实现和正常实现有以下不同:
在 nums[m] >= key 的情况下,可以推导出最左 key 位于 [l, m] 区间中,这是一个闭区间。h 的赋值表达式为 h = m,因为 m 位置也可能是解。
在 h 的赋值表达式为 h = m 的情况下,如果循环条件为 l <= h,那么会出现循环无法退出的情况,因此循环条件只能是 l < h。以下演示了循环条件为 l <= h 时循环无法退出的情况:
nums = {0, 1, 2}, key = 1
l m h
0 1 2 nums[m] >= key
0 0 1 nums[m] < key
1 1 1 nums[m] >= key
1 1 1 nums[m] >= key
...
当循环体退出时,不表示没有查找到 key,因此最后返回的结果不应该为 -1。为了验证有没有查找到,需要在调用端判断一下返回位置上的值和 key 是否相等。
69. Sqrt(x) (Easy)
Leetcode / 力扣
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
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
这个题目细节很恶心,就是要注意右边界,在 h 的赋值表达式为 h = m 的情况下,如果循环条件为 l <= h,那么会出现循环无法退出的情况,因此循环条件只能是 l < h。以下演示了循环条件为 l <= h 时循环无法退出的情况:
nums = {0, 1, 2}, key = 1
l m h
0 1 2 nums[m] >= key
0 0 1 nums[m] < key
1 1 1 nums[m] >= key
1 1 1 nums[m] >= key
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。
取得是nums[m]和nums[m+1],因此不能取 l == h的 情况会出现越界异常
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 class Solution extends VersionControl {
public int firstBadVersion(int n) {
int lo=0,hi=n;
while(lo
153. Find Minimum in Rotated Sorted Array (Medium)
Leetcode / 力扣
class Solution {
public int findMin(int[] nums) {
int lo=0,hi=nums.length-1;
while(lonums[hi])lo=m+1;
else hi=m;
}
return nums[lo];
}
}
34. Find First and Last Position of Element in Sorted Array
Leetcode / 力扣
先找最左侧的节点,然后再找有边界
class Solution {
public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
if(nums.length==0)return new int[]{-1,-1};
int lo=0,hi=nums.length-1;
while(lo= target){
hi=m;
}else if(nums[m]
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;
}