【代码随想录算法训练Day1】LeetCode 704.二分查找、LeetCode 27.移除元素

Day1 数组、二分

二分并不算难,但有个比较麻烦的点是处理区间端点,如果区间端点处理不当,就容易出现死循环的情况,所以在我们处理二分的时候,要特别注意端点的处理,判断边界满足条件是严格不等或是大于等于小于等于,边界left和right如何迭代,都是需要关注的点

LeetCode 704.二分查找【二分】

本题的条件不算苛刻,题目中数组元素是不重复的,但是我们仍然可以用二分的基础模版来做,最后判断二分的最后一个元素是否是target即可。

解法1:基础模板

基础模板的原理是每次比较完元素之后用mid替换某个边界,从而达到缩小范围的目的,因为替换后mid仍在区间内,所以比较元素时可以带等号,即nums[mid]>=target,如果找到了元素,一个边界会保持不动,另一个元素逐渐逼近,最后left和right相邻,在取一半操作后落在left上,left就是最终的坐标,如果这个坐标的元素是target,则查找成功,否则不存在。

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

解法2:左闭右闭区间法

左闭右闭区间法就是每次查找的区间包含两边的两个端点,所以在查找结束后需要将查找范围缩小,特殊会出现的错误一般出现在数组仅有一个元素时,如果出现死循环,可以只用一个元素特判。

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

解法3:左闭右开区间法

左闭右开区间法即每次查找的区间只包含左端点,不包含右端点。
在代码中与左闭右闭有以下几个区别:
1.定义初始右端点时,right=num.size(),否则会丢失最后一个元素。
2.循环终止条件是left<right,因为如果数组只有一个元素,那么只包含一个元素的左闭右开区间不合法。
3.mid坐标对应的值大,需要查找左半侧时,right=mid,因为mid本来就不在[left,mid)区间中。

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

tips:

为防止int型left+right溢出,mid赋值可用这条代码

int mid=left+((right-left)/2);

LeetCode 27.移除元素【双指针算法】

经典的双指针算法,当我们用cnt记录这是第几个不是val的数的时候,正好此时的cnt值也是它在移除后数组中的下标,相当于我们有两个指针,i指针指向现在的数组元素,cnt指针指向移除后数组的元素,我们每次就是要把i指针的元素移到cnt指针的位置上去。

class Solution {
public:int removeElement(vector<int>& nums, int val) {int cnt=0;for(int i=0;i<nums.size();i++)if(nums[i]!=val) nums[cnt++]=nums[i];return cnt;}
};

关键在坚持,加油!

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