二分查找,没那么简单!

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了二分查找,没那么简单!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

算法刷题注意事项

算法刷题更要注重质量,最好对做过的每一道题都要分析背后的基本原理,然后写出准确的代码。

如果当时没有想出好的解法,是因为什么?

经过多次调试才过的题目,出错的地方又是在哪里?

看答案才明白的和自己写出来,是完全不同的层次,完全不同的境界,几乎没有可比性。

如果以上这些问题不注意,过段时间再做这道题,还是可能不会,还是可能要看答案,反反复复,不管作多少遍,算法的技能始终进步不大。

所以,算法刷题一定要多思考,多总结,一定要注重质量!

今天讨论,二分查找

二分查找注意事项

二分查找表面看似很简单,就是对解空间的不断二分,直至逼近解并返回。但是实操起来,却绝非这么简单。

  1. 要首先分析出对谁折半,有些问题显而易见,如有序数组查某个数的位置,因为索引值越大,元素值就越大,所以对索引范围折半。但是,有些问题对谁折半,就会复杂一些,需要分析分析。对谁折半的原则:寻找一个关系 ,如果自变量 变大,因变量 就变大(小),是一个线性正或负相关关系,则 便可作为折半的对象。

  2. 确定好对谁折半后,二分查找的折半条件 一般也就确定下来 。或者步骤1和步骤2是要相结合构思出来的,而不是串行的步骤。

  3. 确定好这些后,编写代码仍然需要注意,等号取和不取时,不同的的low,high写法。

  4. 再有注意 while 循环条件,low < high,low <= high,这些都会影响二分的写法。

  5. 到底是返回 low ,还是 high,这要根据题目、步骤3和4的写法来确定。

终级一战

如今我们刷题来到Day99,这是作业题:

给定一个 n x n 矩阵,其中每行和每列元素均按升序排序,找到矩阵中第 k 小的元素。
请注意,它是排序后的第 k 小元素,而不是第 k 个不同的元素。

 

示例:

matrix = [
   [ 1,  5,  9],
   [10, 11, 13],
   [12, 13, 15]
],
k = 8,

返回 13。

链接:https://leetcode-cn.com/problems/kth-smallest-element-in-a-sorted-matrix

这道题的最高效解法是二分查找。

以下两种写法都是准确无误的:

写法1:

class Solution(object):
    def kthSmallest(self, matrix, k):
        """
        :type matrix: List[List[int]]
        :type k: int
        :rtype: int
        """

        n = len(matrix)
        low,high=matrix[0][0],matrix[-1][-1]
        while low <= high:
            mid = (low+high)//2
            low_count = 0
            i,j =n-1,0
            while i >=0 and j <=n-1:
                if matrix[i][j] < mid:
                    low_count += i+1
                    j += 1
                else:
                    i -= 1
            if low_count < k:
                low = mid + 1
            else:
                high = mid - 1
        return high

写法2:

class Solution(object):
    def kthSmallest(self, matrix, k):
        """
        :type matrix: List[List[int]]
        :type k: int
        :rtype: int
        """

        n = len(matrix)
        low,high=matrix[0][0],matrix[-1][-1]
        while low < high:
            mid = (low+high)//2
            low_count = 0
            i,j =n-1,0
            while i >=0 and j <=n-1:
                if matrix[i][j] <= mid:
                    low_count += i+1
                    j += 1
                else:
                    i -= 1
            if low_count < k:
                low = mid + 1
            else:
                high = mid

        return high

提出两个思考问题

借助这道题,我们深入理解二分查找。请仔细体会以上两种写法的差异,对于我们深入理解二分逼近式的锁定解,具有重要意义。

请回答以下两个问题:

1 matrix[i][j] < mid  和 matrix[i][j] <= mid,这两种求比mid小的元素个数的写法,对外层书写二分条件有什么影响?为什么?

2 二分查找返回的解一定是矩阵中的元素吗?这也是此题最需要被解释的问题之一。

比如,若

matrix = [
   [ 1,  5,  9],
   [101113],
   [121320]
],
k = 8

返回结果14,15,16 都满足是矩阵的第8小元素,但它们都不是矩阵中的元素,以上两种二分查找的解法是如何保证不返回此类解

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