二分查找——OJ题(一)

发布时间:2023年12月26日

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一、二分查找

1、题目讲解

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2、算法原理

a. 定义 left , right 指针,分别指向数组的左右区间。
b. 找到待查找区间的中间点 mid ,找到之后分三种情况讨论:
i. arr[mid] == target 说明正好找到,返回 mid 的值;
ii. arr[mid] > target 说明 [mid, right] 这段区间都是?于 target 的,因此舍去右边区间,在左边 [left, mid -1] 的区间继续查找,即让 right = mid - 1 ,然后重复 2 过程;
iii. arr[mid] < target 说明 [left, mid] 这段区间的值都是?于 target 的,因此舍去左边区间,在右边 [mid + 1, right] 区间继续查找,即让 left = mid + 1 ,然后重复 2 过程;
c. 当 left 与 right 错开时,说明整个区间都没有这个数,返回 -1 。

3、代码实现

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

二、在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

1、题目讲解

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2、算法原理

?的还是?分思想,就是根据数据的性质,在某种判断条件下将区间?分为?,然后舍去其中?个区间,然后再另?个区间内查找;
?便叙述,? x 表?该元素, resLeft 表?左边界, resRight 表?右边界。
寻找左边界思路:
? 寻找左边界:
? 我们注意到以左边界划分的两个区间的特点:
? 左边区间 [left, resLeft - 1] 都是?于 x 的;
? 右边区间(包括左边界) [resLeft, right] 都是?于等于 x 的;
? 因此,关于 mid 的落点,我们可以分为下?两种情况:
? 当我们的 mid 落在 [left, resLeft - 1] 区间的时候,也就是 arr[mid] < target 。说明 [left, mid] 都是可以舍去的,此时更新 left 到 mid + 1 的位置,
继续在 [mid + 1, right] 上寻找左边界;
? 当 mid 落在 [resLeft, right] 的区间的时候,也就是 arr[mid] >= target 。
说明 [mid + 1, right] (因为 mid 可能是最终结果,不能舍去)是可以舍去的,此时
更新 right 到 mid 的位置,继续在 [left, mid] 上寻找左边界;
? 由此,就可以通过?分,来快速寻找左边界;
注意:这?找中间元素需要向下取整。
因为后续移动左右指针的时候:
? 左指针: left = mid + 1 ,是会向后移动的,因此区间是会缩?的;
? 右指针: right = mid ,可能会原地踏步(?如:如果向上取整的话,如果剩下 1,2 两个元
素, left == 1 , right == 2 , mid == 2 。更新区间之后, left,right,mid 的
值没有改变,就会陷?死循环)。
因此?定要注意,当 right = mid 的时候,要向下取整。

寻找右边界思路:
? 寻右左边界:
? ? resRight 表?右边界;
? 我们注意到右边界的特点:
? 左边区间 (包括右边界) [left, resRight] 都是?于等于 x 的;
? 右边区间 [resRight+ 1, right] 都是?于 x 的;
? 因此,关于 mid 的落点,我们可以分为下?两种情况:
? 当我们的 mid 落在 [left, resRight] 区间的时候,说明 [left, mid - 1]( mid 不可以舍去,因为有可能是最终结果) 都是可以舍去的,此时更新 left 到 mid的位置; 当 mid 落在 [resRight+ 1, right] 的区间的时候,说明 [mid, right] 内的元素
是可以舍去的,此时更新 right 到 mid - 1 的位置;
? 由此,就可以通过?分,来快速寻找右边界;
注意:这?找中间元素需要向上取整。
因为后续移动左右指针的时候:
? 左指针: left = mid ,可能会原地踏步(?如:如果向下取整的话,如果剩下 1,2 两个元素, left == 1, right == 2,mid == 1 。更新区间之后, left,right,mid 的值
没有改变,就会陷?死循环)。
? 右指针: right = mid - 1 ,是会向前移动的,因此区间是会缩?的;
因此?定要注意,当 right = mid 的时候,要向下取整。

3、代码实现

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

        left=0,right=nums.size()-1;
        while(left<right)
        {
            int mid=left+(right-left+1)/2;
            if(nums[mid]<=target) left=mid;
            else right=mid-1;
        }
        return {begin,right};
    }
};

三、X的平方根

1、题目讲解

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2、算法原理

设 x 的平?根的最终结果为 index :
a. 分析 index 左右两次数据的特点:
? [0, index] 之间的元素,平?之后都是?于等于 x 的;
? [index + 1, x] 之间的元素,平?之后都是?于 x 的。

3、代码实现

class Solution {
public:
    int mySqrt(int x) {
        if(x>=0 && x<1)  return 0;
        int left=1,right=x;
        while(left<right)
        {
            long long mid=left+(right-left+1)/2;
            if(mid*mid<=x) left=mid;
            else right=mid-1;
        }
        return left;

    }
};

四、搜索插入位置

1、题目讲解

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2、算法原理

a. 分析插?位置左右两侧区间上元素的特点:
设插?位置的坐标为 index ,根据插?位置的特点可以知道:
? [left, index - 1] 内的所有元素均是?于 target 的;
? [index, right] 内的所有元素均是?于等于 target 的。
b. 设 left 为本轮查询的左边界, right 为本轮查询的右边界。根据 mid 位置元素的信
息,分析下?轮查询的区间:
? 当 nums[mid] >= target 时,说明 mid 落在了 [index, right] 区间上,
mid 左边包括 mid 本?,可能是最终结果,所以我们接下来查找的区间在 [left, mid] 上。因此,更新 right 到 mid 位置,继续查找。
? 当 nums[mid] < target 时,说明 mid 落在了 [left, index - 1] 区间上,
mid 右边但不包括 mid 本?,可能是最终结果,所以我们接下来查找的区间在 [mid+ 1, right] 上。因此,更新 left 到 mid + 1 的位置,继续查找。
c. 直到我们的查找区间的?度变为 1 ,也就是 left == right 的时候, left 或者right 所在的位置就是我们要找的结果。

3、代码实现

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


文章来源:https://blog.csdn.net/2301_78995005/article/details/135215681
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