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
解析:
一、初始化:
1.设置两个指针left和right,分别指向数组的开头和末尾。
二、循环条件:
1.当left < right时,继续循环。
三、计算中间索引:
1.mid = Math.floor((left + right) / 2)。
四、比较中间元素与右边界元素:
1.如果nums[mid] > nums[right],则更新left = mid + 1。
2.否则,更新right = mid(这里我们不需要right = mid - 1,因为我们要包含中间元素在搜索范围内,直到我们确定它不是最小元素)。
五、返回结果:
1.当left == right时,循环结束,left(或right)指向的就是最小元素的索引。返回nums[left]作为结果。
var findMin = function (nums) {
let left = 0;
let right = nums.length - 1;
// 当数组未完全有序时(即左右指针不相邻)
while (left < right) {
let mid = Math.floor((left + right) / 2);
// 如果中间元素大于右边界元素,说明最小元素在右半部分
if (nums[mid] > nums[right]) {
left = mid + 1;
}
// 否则,最小元素要么在中间元素本身(如果它小于右边界元素但大于左边界元素),
// 要么在左半部分(包括中间元素,如果它是数组中的最小值)
else {
right = mid;
}
}
// 当 left == right 时,循环结束,left(或 right)指向最小元素
return nums[left];
};