数据结构与算法 - 数组与二分查找 + Leetcode典型题

1. 什么是数组

数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。
数组可以方便的通过下标索引的方式获取到下标下对应的数据。
C++中二维数组在地址空间上也是连续的。

需注意:

  • 数组的下标从0开始。
  • 数组内存空间的地址是连续的。
  • 数组的元素是不能删的,只能覆盖。

2. 二分查找

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之前的题解704. 二分查找中有一些地方不够清晰,此处补充说明。
数组为有序数组+数组中无重复元素 -> 考虑二分法

  1. 在计算mid时,考虑数据溢出的可能,应将mid = (low + high) / 2;写为
	int mid = left + ((right - left) / 2); //防止溢出
  1. 二分法根据选择的区间不同,有两种解决方式,分别为:左闭右闭 [left, right] 和左闭右开 [left, right)
  • 左闭右闭 [left, right] 的情况下,nums [right] 表示数组中最后一个元素,while (left <= right) 要使用 <= ,因为 left == right 是有意义的。且每次判断if (nums[mid] > target) 后,由于nums[mid] 一定不是target ,right 要赋值为 middle - 1,right = mid - 1;,这表示下一次要查找的左区间结束下标位置为 middle - 1,即区间为 [left, middle - 1]。
    同理,if (nums[mid] < target)时, left 要赋值为 middle + 1。

  • 左闭右开 [left, right) 的情况下,nums [right] 无意义,while (left < right)中使用**<**,因为 left == right 在区间 [left, right) 是没有意义的。每次判断if (nums[mid] > target) 后,nums[mid] 不等于target ,在左区间 [left, mid) 中继续寻找.
    区间右开:right更新为mid。
    区间左闭:if (nums[mid] < target)时,left 要更新为 mid + 1

  1. 二分查找时间复杂度为 O(log n)

相关题目1:35. 搜索插入位置
补充之前题解35. 搜索插入位置-二分查找中表达不清晰的地方。
这道题存在四种情况:

  1. 目标值在数组所有元素之前
  2. 目标值等于数组中某一个元素
  3. 目标值插入数组中的某一位置
  4. 目标值在数组所有元素之后

与上一道题的差别在于1,3,4情况下的返回值。在左闭右闭 [left, right] 的情况下,right = mid - 1;,(1情况下此时 right = -1;3情况下 right 指向应插入的前一个位置;4情况下 right 指向最后一个元素的位置)所以应返回 right + 1 ,即return right + 1;;在左闭右开 [left, right) 的情况下,right = mid;,所以应返回 right ,即return right;

相关题目2:69.x的平方根 367.有效的完全平方数
题解:【LeetCode-简单】69.x的平方根 + 367.有效的完全平方数 - 二分法

相关题目3:【LeetCode-中等】34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 二分法

3. 移除元素 - 双指针

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题解:【LeetCode-简单】27.移除元素 - 数组与双指针法

由于Leetcode中数组是用的vector,这道题可以用nums.erase(it);函数暴力破解,但要注意erase()函数在删除元素后会将位于该元素后方的剩余元素前移,这将导致数组长度的改变以及后续元素下标的变化,删除元素后迭代器 it 不需要 it++便已经指向了下一个元素。

不考虑vector的因素,由于数组的元素在内存地址中是连续的,不能单独删除数组中的某个元素,只能覆盖。本题可采用双指针的方法。

双指针法(快慢指针法): 通过一个快指针慢指针在一个for循环下完成两个for循环的工作。

下面定义本题中的快慢指针:

  • 快指针:寻找新数组(不含有目标元素的数组)的元素 ,即用于寻找不等于val的元素
  • 慢指针:指向更新新数组下标的位置,即指向需要被覆盖的等于val的元素

最终慢指针一定指向了最终数组末尾的下一个元素,只要返回慢指针即可。
题目中提及元素的顺序可以改变,同向双指针和相向双指针都可以使用,如果要求不能改变元素顺序,则应该使用同向双指针。

4. 有序数组的平方 - 双指针

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典型的双指针问题,暴力解法的时间复杂度是O(nlogn),而采用双指针的时间复杂度是O(n)。
题解:【LeetCode-简单】977. 有序数组的平方-双指针

5. 长度最小的子数组 - 滑动窗口

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题解:【LeetCode-中等】209.长度最小的子数组-双指针/滑动窗口

所谓滑动窗口,就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出我们要想的结果

在暴力解法中,是一个for循环滑动窗口的起始位置,一个for循环为滑动窗口的终止位置,用两个for循环完成了一个不断搜索区间的过程。滑动窗口只用一个for循环来完成这个操作。

而这个循环的索引,一定是表示 滑动窗口的终止位置

直观的动画演示:
请添加图片描述
滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况,不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)暴力解法降为O(n)。

	while (sum >= s) {subLength = (j - i + 1); //取子序列的长度result = result < subLength ? result : subLength;这里体现出滑动窗口的精髓之处,不断变更i(子序列的起始位置)sum -= nums[i++]; }

6. 螺旋矩阵II - 模拟

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题解:【LeetCode-中等】59.螺旋矩阵II - 二维数组

本题并不涉及到什么算法,就是模拟过程,还要注意边界情况。

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