Offer必备算法_二分查找_八道力扣OJ题详解(由易到难)

目录

二分查找算法原理

①力扣704. 二分查找

解析代码

②力扣34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

解析代码

③力扣69. x 的平方根 

解析代码

④力扣35. 搜索插入位置

解析代码

⑤力扣852. 山脉数组的峰顶索引

解析代码

⑥力扣162. 寻找峰值

解析代码

⑦力扣153. 寻找旋转排序数组中的最小值

解析代码

⑧力扣LCR 173. 点名

解析代码

本篇完。


二分查找算法原理

        二分查找一种效率较高的查找方法。已经有严谨的数学证明其时间复杂度是O(logN),如果在全国14亿人口中找一个人,那么只需查找31次,但是,二分查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列(无序有时也行,但是要有二段性)。一般步骤如下:

        首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。

以前学C/C++也写过二分查找的代码,直接刷题:

①力扣704. 二分查找

704. 二分查找 - 力扣(LeetCode)

难度 简单

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
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:

  1. 你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。
  2. n 将在 [1, 10000]之间。
  3. nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。
class Solution {
public:
    int search(vector& nums, int target) {

    }
};

解析代码

首先是有序的,就知道用二分,且这是一道朴素的二分(后面有不朴素的),简单题重拳出击:

class Solution {
public:
    int search(vector& nums, int target) {
        int left = 0, right = nums.size() - 1;
        while(left <= right)
        {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(nums[mid] > target)
            {
                right = mid - 1;
            }
            else if(nums[mid] < target)
            {
                left = mid + 1;
            }
            else
            {
                return mid;
            }
        }
        return -1;
    }
};

②力扣34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣(LeetCode)

难度 中等

给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]

你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

示例 1:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出:[3,4]

示例 2:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出:[-1,-1]

示例 3:

输入:nums = [], target = 0
输出:[-1,-1]

提示:

  • 0 <= nums.length <= 10^5
  • -10^9 <= nums[i] <= 10^9
  • nums 是一个非递减数组
  • -10^9 <= target <= 10^9
class Solution {
public:
    vector searchRange(vector& nums, int target) {

    }
};

解析代码

非递减,就是数组往后都是大于或者等于的元素,用暴力解法就是找到随便一个端点元素,然后往前往后线性遍历,极端时间复杂度还是O(N),这里用进阶二分的套路(等下总结)

class Solution {
public:
    vector searchRange(vector& nums, int target) {
        int size = nums.size();
        if(size == 0) // 处理边界
            return {-1, -1}; //返回一个vector里两个整数的方式

        int left = 0, right = size - 1; // 找左端点
        while(left < right) // 一定是小于
        {
            int mid = left + (right - left) / 2; // 元素个数是偶数时,中点是中间的左边
            if(nums[mid] < target) // 左端点肯定不在左边
                left = mid + 1;
            else
                right = mid; // 可能自己是左端点,可能左端点还在左边
        }
        if(nums[left] != target) // 没有端点的情况
            return {-1, -1};
        int tmp = left; // 记录左端点

        right = size - 1; // 找右端点,left不用重置
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left + 1) / 2; // 元素个数是偶数时,中点是中间的右边
            if(nums[mid] > target) // 右端点肯定右在左边
                right = mid -1;
            else
                left = mid; // 可能自己是右端点,可能右端点还在右边
        }
        return {tmp, right};
    }
};

以后二分大部分题目都是这个进阶二分的套路,套路就是这样的了(注意两个while的比较):

        int left = 0, right = size - 1; // 找左端点
        while(left < right) // 一定是小于
        {
            int mid = left + (right - left) / 2; // 元素个数是偶数时,中点是中间的左边
            if(nums[mid] < target) // 左端点肯定不在左边
                left = mid + 1;
            else
                right = mid; // 可能自己是左端点,可能左端点还在左边
        }
        if(nums[left] != target) // 没有端点的情况
            return {-1, -1};
        int tmp = left; // 记录左端点

        right = size - 1; // 找右端点,left不用重置
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left + 1) / 2; // 元素个数是偶数时,中点是中间的右边
            if(nums[mid] > target) // 右端点肯定右在左边
                right = mid -1;
            else
                left = mid; // 可能自己是右端点,可能右端点还在右边
        }
        return {tmp, right};

③力扣69. x 的平方根 

69. x 的平方根 - 力扣(LeetCode)

难度 简单

给你一个非负整数 x ,计算并返回 x 的 算术平方根 。

由于返回类型是整数,结果只保留 整数部分 ,小数部分将被 舍去 。

注意:不允许使用任何内置指数函数和算符,例如 pow(x, 0.5) 或者 x ** 0.5 。

示例 1:

输入:x = 4
输出:2

示例 2:

输入:x = 8
输出:2
解释:8 的算术平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。

提示:

  • 0 <= x <= 2^31 - 1
class Solution {
public:
    int mySqrt(int x) {

    }
};

解析代码

暴力解法可以遍历1到X / 2的所有整数,因为这段整数是有序的,所有可以用二分算法,用上一题力扣34总结的进阶二分套路,求右端点:

class Solution {
public:
    int mySqrt(int x) {
        if(x <= 1) // 看给的范围处理边界
        {
            return x / 1; // 如果是1的话下面right就是0了
        }
        int left = 0, right = x / 2;
        while(left < right)
        {
            long long mid = left + (right - left + 1) / 2;
            if(mid * mid > x) // 开long long防溢出
            {
                right = mid - 1;
            }
            else
            {
                left = mid;
            }
        }
        return right;
    }
};

④力扣35. 搜索插入位置

35. 搜索插入位置 - 力扣(LeetCode)

难度 简单

给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。

请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。

示例 1:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2

示例 2:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1

示例 3:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4

提示:

  • 1 <= nums.length <= 10^4
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4
  • nums 为 无重复元素 的 升序 排列数组
  • -10^4 <= target <= 10^4
class Solution {
public:
    int searchInsert(vector& nums, int target) {

    }
};

解析代码

明显的二分查找,且找左端点:

class Solution {
public:
    int searchInsert(vector& nums, int target) {
        int left = 0, right = nums.size() - 1;
        if(nums[right] < target) // 找不到就尾插
        {
            return right + 1;
        }
        while(left < right) // 找不到target就找一个比target大的值,插入到它的前面
        {
            int mid = left + (right - left) / 2; // 根据上面注释用二分中找左端点的套路
            if(nums[mid] < target)
            {
                left = mid + 1;
            }
            else
            {
                right = mid;
            }
        }
        return left; // 找没找到都是返回left下标
    }
};

⑤力扣852. 山脉数组的峰顶索引

852. 山脉数组的峰顶索引 - 力扣(LeetCode)

LCR 069. 山脉数组的峰顶索引 - 力扣(LeetCode)

难度 中等

给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。

请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。

示例 1:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2

示例 2:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1

示例 3:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4

提示:

  • 1 <= nums.length <= 10^4
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4
  • nums 为 无重复元素 的 升序 排列数组
  • -10^4 <= target <= 10^4
class Solution {
public:
    int searchInsert(vector& nums, int target) {

    }
};

解析代码

虽然整个数组不是有序的,但是根据单调性可以分出二段性。这里利用二段性把mid归到递增部分,下面就是找右端点:

class Solution {
public:
    int peakIndexInMountainArray(vector& arr) {
        // 虽然整个数组不是有序的,但是根据单调性可以分出二段性
        // 这里利用二段性把mid归到递增部分,下面就是找右端点:
        int left = 0, right = arr.size() - 1;
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left + 1) / 2;
            if(arr[mid] < arr[mid - 1]) // 如果是递减部分
            {
                right = mid - 1;
            }
            else
            {
                left = mid;
            }
        }
        return left;
    }
};

⑥力扣162. 寻找峰值

162. 寻找峰值 - 力扣(LeetCode)

难度 中等

峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。

给你一个整数数组 nums,找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值,在这种情况下,返回 任何一个峰值 所在位置即可。

你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞ 。

你必须实现时间复杂度为 O(log n) 的算法来解决此问题。

示例 1:

输入:nums = [1,2,3,1]
输出:2
解释:3 是峰值元素,你的函数应该返回其索引 2。

示例 2:

输入:nums = [1,2,1,3,5,6,4]
输出:1 或 5 
解释:你的函数可以返回索引 1,其峰值元素为 2;
     或者返回索引 5, 其峰值元素为 6。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 1000
  • -2^31 <= nums[i] <= 2^31 - 1
class Solution {
public:
    int findPeakElement(vector& nums) {

    }
};

解析代码

        注意到是返回任意个峰值都可以,就类似数学的求极大值,那问题就变成上一题力扣852. 山脉数组的峰顶索引了,直接把nums参数改成arr然后复制上一题代码过来就AC了,二段性就是如果找到一个点,如果这个点的右边元素比它小,那么一定有一个极大值在它左边。反之极大值在它右边或者它就是极大值。

class Solution {
public:
    int findPeakElement(vector& arr) {
        // 虽然整个数组不是有序的,但是根据单调性可以分出二段性
        // 这里利用二段性把mid归到递增部分,下面就是找右端点:
        int left = 0, right = arr.size() - 1;
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left + 1) / 2;
            if(arr[mid] < arr[mid - 1]) // 如果是递减部分
            {
                right = mid - 1;
            }
            else
            {
                left = mid;
            }
        }
        return left;
    }
};

⑦力扣153. 寻找旋转排序数组中的最小值

153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣(LeetCode)

难度 中等

已知一个长度为 n 的数组,预先按照升序排列,经由 1 到 n 次 旋转 后,得到输入数组。例如,原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到:

  • 若旋转 4 次,则可以得到 [4,5,6,7,0,1,2]
  • 若旋转 7 次,则可以得到 [0,1,2,4,5,6,7]

注意,数组 [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], ..., a[n-2]] 。

给你一个元素值 互不相同 的数组 nums ,它原来是一个升序排列的数组,并按上述情形进行了多次旋转。请你找出并返回数组中的 最小元素 。

你必须设计一个时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

示例 1:

输入:nums = [3,4,5,1,2]
输出:1
解释:原数组为 [1,2,3,4,5] ,旋转 3 次得到输入数组。

示例 2:

输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2]
输出:0
解释:原数组为 [0,1,2,4,5,6,7] ,旋转 3 次得到输入数组。

示例 3:

输入:nums = [11,13,15,17]
输出:11
解释:原数组为 [11,13,15,17] ,旋转 4 次得到输入数组。

提示:

  • n == nums.length
  • 1 <= n <= 5000
  • -5000 <= nums[i] <= 5000
  • nums 中的所有整数 互不相同
  • nums 原来是一个升序排序的数组,并进行了 1 至 n 次旋转
class Solution {
public:
    int findMin(vector& nums) {

    }
};

解析代码

 二段性就是以最右边元素(下图为D)为标志,如果一个点比它大,那么找的元素肯定在另一边,

以A为标志也行,但是有边界情况要处理,下面就以D为标志,找左端点:

class Solution {
public:
    int findMin(vector& nums) {
        // 二段性就是以最右边元素为标志,如果一个点比它大,那么找的元素肯定在另一边
        // 以下就是二分找左端点的套路
        int left = 0, right = nums.size() - 1;
        int tmp = right;
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(nums[mid] > nums[tmp]) // 如果是递减部分
            {
                left = mid + 1;
            }
            else
            {
                right = mid;
            }
        }
        return nums[left];
    }
};

⑧力扣LCR 173. 点名

LCR 173. 点名 - 力扣(LeetCode)

难度 简单

某班级 n 位同学的学号为 0 ~ n-1。点名结果记录于升序数组 records。假定仅有一位同学缺席,请返回他的学号。

示例 1:

输入: records = [0,1,2,3,5]
输出: 4

示例 2:

输入: records = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8]
输出: 7

提示:

1 <= records.length <= 10000

class Solution {
public:
    int takeAttendance(vector& records) {


    }
};

解析代码

此题就是以前写过的剑指Offer中数组消失的数字,解法有哈希,遍历,位运算,数学求和,时间都是O(N),二分的解法是O(logN)。

二段性就是找的元素的值肯定不等于数组下标,求左端点的套路:

class Solution {
public:
    int takeAttendance(vector& records) {
        // 解法有哈希,遍历,位运算,数学求和,时间都是O(N),二分的解法是O(logN)
        // 此题二段性就是找的元素的值肯定不等于数组下标,求左端点的套路
        int left = 0, right = records.size() - 1;
        if(records[right] == right)
        {
            return right + 1;
        }
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(records[mid] == mid)
            {
                left = mid + 1;
            }
            else
            {
                right = mid;
            }
        }
        return records[left] - 1;

    }
};

本篇完。

下一部分是前缀和算法。

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