LeetCode-34-Search-for-a-Range
LeetCode-34-Search-for-a-Range
Given an array of integers sorted in ascending order, find the starting and ending position of a given target value. Your algorithm’s runtime complexity must be in the order of O(log n). If the target is not found in the array, return [-1, -1].
在一个排序的数组中找到出现这个值的起点和重点。很容易想到的是二分查找了。复杂度为nlog(n)。思路如下，先二分查找，找到下界，如果下界lo的值不等于target时，直接返回{-1，-1}，否则，直接将下界添加到res中。之后重置上界，同样的方法搜索上界。注意到，由于每次循环中，我们只考虑了一个界，所以只有一个界能mid+1，否则就会出现相等的也被else处理了。写的时候就是这个问题没有考虑好，折腾了很久。
class Solution {
public:
vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
vector<int> res={-1,-1};
if(nums.size()<=0)
return res;
int lo=0,hi=nums.size()-1;
while(lo<hi){ //找下界
int mid=(lo+hi)/2;
if(nums[mid]<target)
lo=mid+1;
else
hi=mid;
}
if((nums[lo]!=target)){
return res;
}
else
res[0]=lo;
hi=nums.size()-1;
while(lo<hi){ //找上界
int mid=(lo+hi)/2+1;
if(nums[mid]>target)
hi=mid-1;
else
lo=mid;
}
res[1]=hi;
return res;
}
};当然还看到有用stl的方法的，直接用lower_bound()和upper_bound()函数，速度要快一些。虽然觉得stl应该也是一样的原理写的吧。。
class Solution {
public:
vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
if (nums.empty()) return{ -1, -1 };
auto iter1 = lower_bound(nums.begin(), nums.end(), target);
auto iter2 = upper_bound(nums.begin(), nums.end(), target);
if (iter1 == nums.end()) return{ -1, -1 };
if ((*iter1) != target) return{ -1, -1 };
vector<int> tmp(2, 0);
tmp[0] = iter1 - nums.begin();
--iter2;
tmp[1] = iter2 - nums.begin();
return tmp;
}
};本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2018-01-14，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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