从 O(N) 优化到 O(logN),你的第一想法是什么?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了从 O(N) 优化到 O(logN),你的第一想法是什么?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
下面开始今天的学习~
今天分享的题目来源于 LeetCode 第 162 号问题:寻找峰值。通过这道题目,你又能再次复习二分法的用处。
题目描述
峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。
给定一个输入数组 nums
,其中 nums[i] ≠ nums[i+1]
,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] = -∞
。
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。
说明:
你的解法应该是 O(logN) 时间复杂度的。
题目解析
目让你找出一个数组中的 peak element
,数组中可能存在一个或者多个 peak element
,但是你只需要找出一个就好。
这道题目最直接的办法就是直接遍历一遍数组,然后将每个元素与其左右相邻的元素进行比较,符合条件输出即可。
显而易见,这么做时间复杂度是 O(n)
,n 为数组中元素的个数。
有没有更快的方法呢?
比 O(n)
还要快的话,一般来说只会是 O(lgn)
和 O(1)
,O(1)
显然是不可能的,那么就只剩下 O(lgn)
。
通过这个时间复杂度,我相信你应该知道用什么样的算法,没错就是二分查找。
那么用二分查找怎么做呢?
题目描述中有一个细节是,我们可以认为 arr[-1] == arr[n] == -Inf
,也就是两头的元素只需要和它相邻的一个元素比较即可。再进一步想,这里其实还隐藏了一个信息,就是我们二分查找顺着递增的方向去找的话就一定能够找到峰值。
如果能够分析到这里,那么这道题基本上就算是解决了。
动画描述
参考代码
//五分钟学算法
public int findPeakElement(int[] nums)
if (nums == null || nums.length == 0)
return -1;
int start = 0, end = nums.length - 1;
while (start + 1 < end)
int mid = start + (end - start) / 2;
if (nums[mid] > nums[mid - 1] && nums[mid] > nums[mid + 1])
return mid;
else if (nums[mid] > nums[mid - 1] && nums[mid] < nums[mid + 1])
start = mid;
else
end = mid;
if (nums[start] > nums[end])
return start;
return end;
END
以上是关于从 O(N) 优化到 O(logN),你的第一想法是什么?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
挖掘算法中的数据结构:O(n*logn)排序算法之 归并排序(自顶向下自底向上) 及 算法优化