剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I c++/java详细题解
Posted 林深时不见鹿
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I c++/java详细题解 相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1、题目
统计一个数字在排序数组中出现的次数。
示例 1:
输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出: 2
示例 2:
输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出: 0
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
2、思路
(二分) O ( l o g n ) O(logn) O(logn)
统计一个数字在排序数组中出现的次数。
样例:
如样例所示,nums = [5,7,7,8,8,10]
,target = 8
,8
在数组中出现的次数为2
,于是最后返回2
。
数组有序,因此可以使用二分来做。两次二分,第一次二分查找第一个>= target
的位置begin
;第二次二分查找最后一个<= target
的位置end
,查找成功则返回end - begin + 1
,即为数字在排序数组中出现的次数,否则返回0
,表示该数没有在数组中出现。
二分模板:
模板1
当我们将区间[l, r]
划分成[l, mid]
和[mid + 1, r]
时,其更新操作是r = mid
或者l = mid + 1
,计算mid
时不需要加1
,即mid = (l + r)/2
。
C++/java代码模板:
int bsearch_1(int l, int r)
{
while (l < r)
{
int mid = (l + r)/2;
if (check(mid)) r = mid;
else l = mid + 1;
}
return l;
}
模板2
当我们将区间[l, r]
划分成[l, mid - 1]
和[mid, r]
时,其更新操作是r = mid - 1
或者l = mid
,此时为了防止死循环,计算mid
时需要加1
,即mid = ( l + r + 1 ) /2
。
C++/java 代码模板:
int bsearch_2(int l, int r)
{
while (l < r)
{
int mid = ( l + r + 1 ) /2;
if (check(mid)) l = mid;
else r = mid - 1;
}
return l;
}
为什么两个二分模板的mid
取值不同?
对于第二个模板,当我们更新区间时,如果左边界l
更新为l = mid
,此时mid
的取值就应为mid = (l + r + 1)/ 2
。因为当右边界r = l + 1
时,此时mid = (l + l + 1)/2
,相当于下取整,mid
为l
,左边界再次更新为l = mid = l
,相当于没有变化。while
循环就会陷入死循环。因此,我们总结出来一个小技巧,当左边界要更新为l = mid
时,我们就令 mid =(l + r + 1)/2
,相当于上取整,此时就不会因为r
取特殊值r = l + 1
而陷入死循环了。
而对于第一个模板,如果左边界l
更新为l = mid + 1
,是不会出现这样的困扰的。因此,大家可以熟记这两个二分模板,基本上可以解决99%
以上的二分问题,再也不会被二分的边界取值所困扰了。
什么时候用模板1
?什么时候用模板2
?
假设初始时我们的二分区间为[l,r]
,每次二分缩小区间时,如果左边界l
要更新为 l = mid
,此时我们就要使用模板2,让 mid = (l + r + 1)/ 2
,否则while
会陷入死循环。如果左边界l
更新为l = mid + 1
,此时我们就使用模板1,让mid = (l + r)/2
。因此,模板1和模板2本质上是根据代码来区分的,而不是应用场景。如果写完之后发现是l = mid
,那么在计算mid
时需要加上1
,否则如果写完之后发现是l = mid + 1
,那么在计算mid
时不能加1
。
为什么模板要取while( l < r)
,而不是while( l <= r)
?
本质上取l < r
和 l <= r
是没有任何区别的,只是习惯问题,如果取l <= r
,只需要修改对应的更新区间即可。
while
循环结束条件是l >= r
,但为什么二分结束时我们优先取r
而不是l
?
二分的while
循环的结束条件是l >= r
,所以在循环结束时l
有可能会大于r
,此时就可能导致越界,二分问题我们优先取r
。
二分查找的实现细节:
-
1、二分查找时,首先要确定我们要查找的边界值,保证每次二分缩小区间时,边界值始终包含在内。
-
2、注意看下面的每张图,最后的答案就是红色箭头指出的位置,也是我们二分的边界值。如果不清楚每次二分时,区间是如何更新的,可以画出和下面类似的图,每次更新区间时,要保证边值始终包含在内,这样关于左右边界的更新就会一目了然。
第一次查找target起始位置:
-
1、二分的范围,
l = 0
,r = nums.size() - 1
,我们去二分查找>= target
的最左边界begin
。 -
2、当
nums[mid] >= target
时,往左半区域找,r = mid
。 -
3、当
nums[mid] < target
时, 往右半区域找,l = mid + 1
。
- 4、如果
nums[r] != target
,说明数组中不存在目标值target
,返回0
。否则我们就找到了第一个>=target
的位置begin
。
第二次查找target结束位置:
-
1、二分的范围,
l = 0
,r = nums.size() - 1
,我们去二分查找<= target
的最右边界end
。 -
2、当
nums[mid] <= target
时,往右半区域找,l = mid
。 -
3、当
nums[mid] > target
时, 往左半区域找,r = mid - 1
。
- 4、找到了最后一个
<= target
的位置begin
,返回end - begin + 1
即可。
时间复杂度分析: 两次二分查找的时间复杂度为 O ( l o g n ) O(logn) O(logn)。
空间复杂度分析: 没有使用额外的数组,因此空间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)。
3、c++代码
class Solution {
public:
int search(vector<int>& nums, int target) {
if(!nums.size()) return 0;
int l = 0, r = nums.size() - 1;
while(l < r) //查找target的开始位置
{
int mid = (l + r) / 2;
if(nums[mid] >= target) r = mid;
else l = mid + 1;
}
if(nums[r] != target) return 0 ; //查找失败
int begin = r; //记录开始位置
l = 0, r = nums.size() - 1;
while(l < r) //查找tatget的结束位置
{
int mid = (l + r + 1) / 2;
if(nums[mid] <= target) l = mid;
else r = mid - 1;
}
int end = r; //记录结束位置
return end - begin + 1;
}
};
4、java代码
class Solution {
public int search(int[] nums, int target) {
if(nums.length == 0) return 0;
int l = 0, r = nums.length - 1;
while(l < r) //查找target的开始位置
{
int mid = (l + r) / 2;
if(nums[mid] >= target) r = mid;
else l = mid + 1;
}
if(nums[r] != target) return 0 ; //查找失败
int begin = r; //记录开始位置
l = 0; r = nums.length - 1;
while(l < r) //查找tatget的结束位置
{
int mid = (l + r + 1) / 2;
if(nums[mid] <= target) l = mid;
else r = mid - 1;
}
int end = r; //记录结束位置
return end - begin + 1;
}
}
以上是关于剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I c++/java详细题解 的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
算法剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I
[LeetCode]剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I
剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I太水
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