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☆打卡算法☆LeetCode 35、搜索插入位置 算法解析

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恬静的小魔龙
发布2022-08-07 09:58:53
2290
发布2022-08-07 09:58:53
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文章被收录于专栏:Unity3DUnity3D
大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟,觉得有用记得一键三连哦。

一、题目

1、算法题目

“给定一个排序好的整数数组和一个目标值,在数组中找到目标值,返回其索引。如果目标值不存在数组中,就将目标值插入数组中按顺序的正确位置中。”

题目链接:

来源:力扣(LeetCode)

链接:35. 搜索插入位置 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)

2、题目描述

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。

代码语言:javascript
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示例 1:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2
代码语言:javascript
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示例 2:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1

二、解题

1、思路分析

这个题的意思是找到排序数组中是否存在一个目标值,那么首先会想到的就是使用二分法在O(log n)的时间内找到是否存在目标值。

但这题还有额外的条件,就是数组中不存在目标值的话,返回按顺序插入的位置。

接着就是找到大于等于target的下标。

2、代码实现

代码参考:

代码语言:javascript
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public class Solution {
    public int SearchInsert(int[] nums, int target) {
        int low = 0;
        int high = nums.Length - 1;
        int mid = 0;
        while (low <= high)
        {
            mid = (low + high) / 2;
            if (target == nums[mid]) return mid;
            else if (target > nums[mid]) low = mid + 1;
            else high = mid - 1;
        }
        if (target > nums[mid]) return mid + 1;
        else return mid;
    }
}
image.png
image.png

3、时间复杂度

时间复杂度 : O(log n)

其中n为nums数组的大小,时间复杂度为二分查找的时间复杂度O(log n)

空间复杂度: O(1)

只需要常数级别的空间存放变量。

三、总结

二分查找的思路不难理解,但是边界条件容易出错。

比如 循环结束条件中 left 和 right 的关系,更新 left 和 right 位置时要不要加 1 减 1。

设置数组长度可以忽略边界条件的判断,因为存在一种情况是target大于数组中的所有数,此时需要插入到数组长度的位置。

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:2021-11-03,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 一、题目
    • 1、算法题目
      • 2、题目描述
      • 二、解题
        • 1、思路分析
          • 2、代码实现
            • 3、时间复杂度
            • 三、总结
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