Offer必备算法_二分查找_八道力扣OJ题详解(由易到难)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Offer必备算法_二分查找_八道力扣OJ题详解(由易到难)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

二分查找算法原理

①力扣704. 二分查找

解析代码

②力扣34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

解析代码

③力扣69. x 的平方根 

解析代码

④力扣35. 搜索插入位置

解析代码

⑤力扣852. 山脉数组的峰顶索引

解析代码

⑥力扣162. 寻找峰值

解析代码

⑦力扣153. 寻找旋转排序数组中的最小值

解析代码

⑧力扣LCR 173. 点名

解析代码

本篇完。


二分查找算法原理

        二分查找一种效率较高的查找方法。已经有严谨的数学证明其时间复杂度是O(logN),如果在全国14亿人口中找一个人,那么只需查找31次,但是,二分查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列(无序有时也行,但是要有二段性)。一般步骤如下:

        首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。

以前学C/C++也写过二分查找的代码,直接刷题:

①力扣704. 二分查找

704. 二分查找 - 力扣(LeetCode)

难度 简单

给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target  ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1
示例 1:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4

示例 2:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1

提示:

  1. 你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。
  2. n 将在 [1, 10000]之间。
  3. nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。
class Solution {
public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {

    }
};

解析代码

首先是有序的,就知道用二分,且这是一道朴素的二分(后面有不朴素的),简单题重拳出击:

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)
            {
                right = mid - 1;
            }
            else if(nums[mid] < target)
            {
                left = mid + 1;
            }
            else
            {
                return mid;
            }
        }
        return -1;
    }
};

②力扣34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣(LeetCode)

难度 中等

给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]

你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

示例 1:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出:[3,4]

示例 2:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出:[-1,-1]

示例 3:

输入:nums = [], target = 0
输出:[-1,-1]

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
class Solution {
public:
    vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {

    }
};

解析代码

非递减,就是数组往后都是大于或者等于的元素,用暴力解法就是找到随便一个端点元素,然后往前往后线性遍历,极端时间复杂度还是O(N),这里用进阶二分的套路(等下总结)

class Solution {
public:
    vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
        int size = nums.size();
        if(size == 0) // 处理边界
            return {-1, -1}; //返回一个vector里两个整数的方式

        int left = 0, right = size - 1; // 找左端点
        while(left < right) // 一定是小于
        {
            int mid = left + (right - left) / 2; // 元素个数是偶数时,中点是中间的左边
            if(nums[mid] < target) // 左端点肯定不在左边
                left = mid + 1;
            else
                right = mid; // 可能自己是左端点,可能左端点还在左边
        }
        if(nums[left] != target) // 没有端点的情况
            return {-1, -1};
        int tmp = left; // 记录左端点

        right = size - 1; // 找右端点,left不用重置
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left + 1) / 2; // 元素个数是偶数时,中点是中间的右边
            if(nums[mid] > target) // 右端点肯定右在左边
                right = mid -1;
            else
                left = mid; // 可能自己是右端点,可能右端点还在右边
        }
        return {tmp, right};
    }
};

以后二分大部分题目都是这个进阶二分的套路,套路就是这样的了(注意两个while的比较):

        int left = 0, right = size - 1; // 找左端点
        while(left < right) // 一定是小于
        {
            int mid = left + (right - left) / 2; // 元素个数是偶数时,中点是中间的左边
            if(nums[mid] < target) // 左端点肯定不在左边
                left = mid + 1;
            else
                right = mid; // 可能自己是左端点,可能左端点还在左边
        }
        if(nums[left] != target) // 没有端点的情况
            return {-1, -1};
        int tmp = left; // 记录左端点

        right = size - 1; // 找右端点,left不用重置
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left + 1) / 2; // 元素个数是偶数时,中点是中间的右边
            if(nums[mid] > target) // 右端点肯定右在左边
                right = mid -1;
            else
                left = mid; // 可能自己是右端点,可能右端点还在右边
        }
        return {tmp, right};

③力扣69. x 的平方根 

69. x 的平方根 - 力扣(LeetCode)

难度 简单

给你一个非负整数 x ,计算并返回 x 的 算术平方根 。

由于返回类型是整数,结果只保留 整数部分 ,小数部分将被 舍去 。

注意:不允许使用任何内置指数函数和算符,例如 pow(x, 0.5) 或者 x ** 0.5 。

示例 1:

输入:x = 4
输出:2

示例 2:

输入:x = 8
输出:2
解释:8 的算术平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。

提示:

  • 0 <= x <= 2^31 - 1
class Solution {
public:
    int mySqrt(int x) {

    }
};

解析代码

暴力解法可以遍历1到X / 2的所有整数,因为这段整数是有序的,所有可以用二分算法,用上一题力扣34总结的进阶二分套路,求右端点:

class Solution {
public:
    int mySqrt(int x) {
        if(x <= 1) // 看给的范围处理边界
        {
            return x / 1; // 如果是1的话下面right就是0了
        }
        int left = 0, right = x / 2;
        while(left < right)
        {
            long long mid = left + (right - left + 1) / 2;
            if(mid * mid > x) // 开long long防溢出
            {
                right = mid - 1;
            }
            else
            {
                left = mid;
            }
        }
        return right;
    }
};

④力扣35. 搜索插入位置

35. 搜索插入位置 - 力扣(LeetCode)

难度 简单

给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。

请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。

示例 1:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2

示例 2:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1

示例 3:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4

提示:

  • 1 <= nums.length <= 10^4
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4
  • nums 为 无重复元素 的 升序 排列数组
  • -10^4 <= target <= 10^4
class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {

    }
};

解析代码

明显的二分查找,且找左端点:

class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0, right = nums.size() - 1;
        if(nums[right] < target) // 找不到就尾插
        {
            return right + 1;
        }
        while(left < right) // 找不到target就找一个比target大的值,插入到它的前面
        {
            int mid = left + (right - left) / 2; // 根据上面注释用二分中找左端点的套路
            if(nums[mid] < target)
            {
                left = mid + 1;
            }
            else
            {
                right = mid;
            }
        }
        return left; // 找没找到都是返回left下标
    }
};

⑤力扣852. 山脉数组的峰顶索引

852. 山脉数组的峰顶索引 - 力扣(LeetCode)

LCR 069. 山脉数组的峰顶索引 - 力扣(LeetCode)

难度 中等

给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。

请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。

示例 1:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2

示例 2:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1

示例 3:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4

提示:

  • 1 <= nums.length <= 10^4
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4
  • nums 为 无重复元素 的 升序 排列数组
  • -10^4 <= target <= 10^4
class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {

    }
};

解析代码

虽然整个数组不是有序的,但是根据单调性可以分出二段性。这里利用二段性把mid归到递增部分,下面就是找右端点:

class Solution {
public:
    int peakIndexInMountainArray(vector<int>& arr) {
        // 虽然整个数组不是有序的,但是根据单调性可以分出二段性
        // 这里利用二段性把mid归到递增部分,下面就是找右端点:
        int left = 0, right = arr.size() - 1;
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left + 1) / 2;
            if(arr[mid] < arr[mid - 1]) // 如果是递减部分
            {
                right = mid - 1;
            }
            else
            {
                left = mid;
            }
        }
        return left;
    }
};

⑥力扣162. 寻找峰值

162. 寻找峰值 - 力扣(LeetCode)

难度 中等

峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。

给你一个整数数组 nums,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] = -∞ 。

你必须实现时间复杂度为 O(log n) 的算法来解决此问题。

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。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 1000
  • -2^31 <= nums[i] <= 2^31 - 1
class Solution {
public:
    int findPeakElement(vector<int>& nums) {

    }
};

解析代码

        注意到是返回任意个峰值都可以,就类似数学的求极大值,那问题就变成上一题力扣852. 山脉数组的峰顶索引了,直接把nums参数改成arr然后复制上一题代码过来就AC了,二段性就是如果找到一个点,如果这个点的右边元素比它小,那么一定有一个极大值在它左边。反之极大值在它右边或者它就是极大值。

class Solution {
public:
    int findPeakElement(vector<int>& arr) {
        // 虽然整个数组不是有序的,但是根据单调性可以分出二段性
        // 这里利用二段性把mid归到递增部分,下面就是找右端点:
        int left = 0, right = arr.size() - 1;
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left + 1) / 2;
            if(arr[mid] < arr[mid - 1]) // 如果是递减部分
            {
                right = mid - 1;
            }
            else
            {
                left = mid;
            }
        }
        return left;
    }
};

⑦力扣153. 寻找旋转排序数组中的最小值

153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣(LeetCode)

难度 中等

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
class Solution {
public:
    int findMin(vector<int>& nums) {

    }
};

解析代码

 二段性就是以最右边元素(下图为D)为标志,如果一个点比它大,那么找的元素肯定在另一边,

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以A为标志也行,但是有边界情况要处理,下面就以D为标志,找左端点:

class Solution {
public:
    int findMin(vector<int>& nums) {
        // 二段性就是以最右边元素为标志,如果一个点比它大,那么找的元素肯定在另一边
        // 以下就是二分找左端点的套路
        int left = 0, right = nums.size() - 1;
        int tmp = right;
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(nums[mid] > nums[tmp]) // 如果是递减部分
            {
                left = mid + 1;
            }
            else
            {
                right = mid;
            }
        }
        return nums[left];
    }
};

⑧力扣LCR 173. 点名

LCR 173. 点名 - 力扣(LeetCode)

难度 简单

某班级 n 位同学的学号为 0 ~ n-1。点名结果记录于升序数组 records。假定仅有一位同学缺席,请返回他的学号。

示例 1:

输入: records = [0,1,2,3,5]
输出: 4

示例 2:

输入: records = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8]
输出: 7

提示:

1 <= records.length <= 10000

class Solution {
public:
    int takeAttendance(vector<int>& records) {


    }
};

解析代码

此题就是以前写过的剑指Offer中数组消失的数字,解法有哈希,遍历,位运算,数学求和,时间都是O(N),二分的解法是O(logN)。

二段性就是找的元素的值肯定不等于数组下标,求左端点的套路:

class Solution {
public:
    int takeAttendance(vector<int>& records) {
        // 解法有哈希,遍历,位运算,数学求和,时间都是O(N),二分的解法是O(logN)
        // 此题二段性就是找的元素的值肯定不等于数组下标,求左端点的套路
        int left = 0, right = records.size() - 1;
        if(records[right] == right)
        {
            return right + 1;
        }
        while(left < right)
        {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(records[mid] == mid)
            {
                left = mid + 1;
            }
            else
            {
                right = mid;
            }
        }
        return records[left] - 1;

    }
};

本篇完。

下一部分是前缀和算法。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-825671.html

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    总结leetcode75中的 二分查找 算法题解题思路。 上一篇:力扣75——堆/优先队列 题目: 题解: 二分查找。用 left 、 right 分别记录左端点和右端点。然后计算出它们的平均值 mid ,接着用 guess(mid) 判断是大了还是小了。 题目: 题解: 先 快速排序 ,然后用 upper_bound() 找到第一

    2024年02月12日
    浏览(38)
  • Leecode力扣704数组二分查找

    题目链接为:https://leetcode.cn/problems/binary-search/ 最终代码为:   一开始自己写的🐕粑代码为: 问题: C老师的指点和思路: 您的思路是正确的,您正在使用二分搜索法来在有序数组中查找目标值。但是,您的代码有几个问题需要修复: 如果数组中没有找到目标值,while循环

    2024年02月13日
    浏览(39)
  • Offer必备算法08_二叉树dfs_六道力扣题详解(由易到难)

    目录 ①力扣2331. 计算布尔二叉树的值 解析代码 ②力扣129. 求根节点到叶节点数字之和 解析代码 ③力扣814. 二叉树剪枝 解析代码 ④​​​力扣98. 验证二叉搜索树 解析代码 ⑤力扣230. 二叉搜索树中第K小的元素 解析代码 ⑥力扣257. 二叉树的所有路径 解析代码 2331. 计算布尔二

    2024年03月18日
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  • 每天一道leetcode:剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I(适合初学者&二分查找)

    统计一个数字在排序数组中出现的次数。 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 使用两次二分查找找到target在数组中的左右边界,然后长度就是右边界减去左边界再加一,最后返回长度即可。   欢迎大家在评论区讨论,如有不懂的代码部分

    2024年02月14日
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  • 【算法系列篇】二分查找——这还是你所知道的二分查找算法吗?

    在生活中,我们往往会遇到在数组中查找某个确定的元素的时候,通常我们会选择使用暴力解法,这样虽然简单,但是时间复杂度是O(N),时间效率比较低。那么是否有方法可以使得在具有二段性的数组中找某一特定的元素的时间复杂度低于0(N)呢?答案是肯定的,当我们可以

    2024年02月11日
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  • 【算法系列 | 8】深入解析查找算法之—二分查找

    心若有阳光,你便会看见这个世界有那么多美好值得期待和向往。 决定开一个算法专栏,希望能帮助大家很好的了解算法。主要深入解析每个算法,从概念到示例。 我们一起努力,成为更好的自己! 今天第8讲,讲一下查找算法的二分查找 查找算法是很常见的一类问题,主

    2024年02月07日
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