【算法】二分算法题

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题目

  • 1. 704. 二分查找
    • 1.1 分析
    • 1.2 代码
  • 2. 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
    • 2.1 分析
    • 2.2 代码
  • 3. 35. 搜索插入位置
    • 3.1 分析
    • 3.2 代码
  • 4. 852. 山脉数组的峰顶索引
    • 4.1 分析
    • 4.2 代码
  • 5. 153. 寻找旋转排序数组中的最小值
    • 5.1 分析
    • 5.2 代码
  • 6. 二分算法模板

1. 704. 二分查找

在这里插入图片描述

1.1 分析

用两个指针,一个在前面left,一个在后面right,求出中间值half,与目标值比较。如果相等,就直接返回下标;如果小于目标值,说明值在后面的区间,此时更新一下left=half+1;如果如果大于目标值,说明值在前面的区间,此时更新一下right=half-1。如果区间都找完没有,就返回-1。
在这里插入图片描述

1.2 代码

class Solution {
public:int search(vector<int>& nums, int target) {int left=0,right=nums.size()-1;while(left<=right){int half=left+(right-left)/2;if(nums[half]<target){left=half+1;}else if(nums[half]>target){right=half-1;}else  return half;}return -1;}
};

2. 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

在这里插入图片描述

2.1 分析

寻找左边界:
我们注意到以左边界划分的两个区间的特点:
左边区间 [left, resLeft - 1] 都是小于x 的;右边区间(包括左边界) [resLeft, right] 都是等于等于 x 的;因此,关于 mid 的落点,我们可以分为下面两种情况:◦ 当我们的 mid 落在 [left, resLeft - 1] 区间的时候,也就是 arr[mid] < target 。说明 [left, mid] 都是可以舍去的,此时更新 left 到 mid + 1 的位置,继续在 [mid + 1, right] 上寻找左边界;当 mid 落在 [resLeft, right] 的区间的时候,也就是 arr[mid] >= target 。
说明 [mid + 1, right] (因为 mid 可能是最终结果,不能舍去)是可以舍去的,此时更新 right 到 mid 的位置,继续在 [left, mid] 上寻找左边界;
注意:这里找中间元素需要向下取整。
因为后续移动左右指针的时候:
• 左指针: left = mid + 1 ,是会向后移动的,因此区间是会缩⼩的;
• 右指针: right = mid ,可能会原地踏步(比如:如果向上取整的话,如果剩下 1,2 两个元素, left == 1 , right == 2mid == 2 。更新区间之后, left,right,mid 的值没有改变,就会陷入死循环)。因此⼀定要注意,当 right = mid 的时候,要向下取整。

寻找右边界思路:
寻右左边界:
⽤ Right 表示右边界;
我们注意到右边界的特点:
左边区间 (包括右边界) [left, Right] 都是小于等于 x 的;右边区间 [resRight+ 1, right] 都是大于 x 的;因此,关于 mid 的落点,我们可以分为下面两种情况:当我们的 mid 落在 [left, Right] 区间的时候,说明 [left, mid - 1]( mid 不可以舍去,因为有可能是最终结果) 都是可以舍去的,此时更新 left 到 mid的位置; 当 mid 落在 [Right+ 1, right] 的区间的时候,说明 [mid, right] 内的元素是可以舍去的,此时更新 right 到 mid - 1 的位置;
注意:这⾥找中间元素需要向上取整。
因为后续移动左右指针的时候:
• 左指针: left = mid ,可能会原地踏步(比如:如果向下取整的话,如果剩下 1,2 两个元素, left == 1right == 2mid == 1 。更新区间之后, left,right,mid 的值没有改变,就会陷⼊死循环)。
• 右指针: right = mid - 1 ,是会向前移动的,因此区间是会缩小的;
因此⼀定要注意,当 right = mid 的时候,要向下取整。

在这里插入图片描述

2.2 代码

class Solution {
public:vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target){if (nums.size() == 0) return { -1, -1 };int begin = 0;// 1. ⼆分左端点int left = 0, right = nums.size() - 1;while (left < right){int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] < target) left = mid + 1;else right = mid;}// 判断是否有结果if (nums[left] != target) return { -1, -1 };else begin = left; // 标记⼀下左端点// 2. ⼆分右端点left = 0, right = nums.size() - 1;while (left < right){int mid = left + (right - left + 1) / 2;if (nums[mid] <= target) left = mid;else right = mid - 1;}return { begin, right };}};

3. 35. 搜索插入位置

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3.1 分析

利用二分算法的特性,将区间分为两部分,一部分是小于目标值的,那么这个区间就不考虑了;另一部分是等于等于目标值的,如果等于目标值那么就直接返回这个下标,如果大于目标值,那么这个值也是第一个比目标值大的数,这个位置的数之前就得插入目标值,返回的也是这个下标。
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在这里插入图片描述

3.2 代码

class Solution {
public:int searchInsert(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)left=mid+1;else right=mid;}if (nums[left] < target) return right + 1;return left;}
};

4. 852. 山脉数组的峰顶索引

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4.1 分析

题目给的元素特性很明显,在某一个位置之前的元素都是呈现上升趋势,在它之后都会呈现下降趋势。按照这个特性可以将数组分为两部分:1.mid的值小于mid-1,那么最大值就在前面的区间,那么就更新一下right=mid-1;2.mid的值大于等于mid-1,那么最大值就在后面的区间,更新一下left=mid。最终就找到当循环条件返回left就可以。
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4.2 代码

class Solution {
public:int peakIndexInMountainArray(vector<int>& arr) {int left=1,right=arr.size()-2;while(left<right){int mid=left+(right-left+1)/2;if(arr[mid]>arr[mid-1])left=mid;else right=mid-1;}return left;}
};

5. 153. 寻找旋转排序数组中的最小值

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5.1 分析

根据题目所给的特性,可以将数组分为两段区间,都是明显呈现递增。第二段区间所有的值都小于第一段。选择最后最后一个值为参考值。如果在mid大于最后一个值,说明最小值在后面的区间,更新一下left=mid+1;如果如果在mid小于等于最后一个值,那么就更新一下right=mid。
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5.2 代码

class Solution {
public:int findMin(vector<int>& nums) {int left=0,right=nums.size()-1;int x=nums[right];while(left<right){int mid=left+(right-left)/2;if(nums[mid]>x)left=mid+1;else right=mid;}return nums[left];}
};

6. 二分算法模板

定义两个指针,然后找符合条件的情况按下面的模板走。
填上对应的if表达式,返回题目要求的值即可。
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有问题请指出,大家一起进步!!!

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