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社区首页 >专栏 >搜索旋转排序数组(leetcode 33)

搜索旋转排序数组(leetcode 33)

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恋喵大鲤鱼
发布于 2023-10-12 07:37:46
发布于 2023-10-12 07:37:46
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文章被收录于专栏:C/C++基础C/C++基础
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1.问题描述

整数数组按升序排列,数组中的值互不相同 。

假设数组在预先未知的某个点上进行了旋转。

如数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2]。

搜索一个给定的目标值,如果数组中存在目标值,则返回它的索引,否则返回 -1 。

算法时间复杂度必须是 O(logn) 级别。

示例 1:

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输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0
输出:4

示例 2:

代码语言:javascript
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输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3
输出:-1

示例 3:

代码语言:javascript
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输入:nums = [1], target = 0
输出:-1

2.难度等级

medium。

3.热门指数

★★★★☆

出题公司:腾讯音乐。

4.解题思路

思路

本题是数组,而且要求时间复杂度为 O(logn) 。应该能够自然想到二分查找。

但是直接使用二分查找行不行呢?我们看一看下面这个例子:

在数组 [3 4 5 6 7 8 0 1 2 3] 中使用二分查找 0。

第一次循环时,left = 0,right = 9,得到 mid = 4,此时nums[mid] = 7,target < nums[mid] ,所以应该有 right = mid - 1。因此得到

很明显,target 不在 [left,right]。因此直接使用二分法不行。

这是因为该数组在预先未知的某个点上进行了旋转,已不再是一个完全的升序数组。

首先理解以下这个旋转特性。

可以看到,旋转就是将一个有序数组从某两个元素的中间切了一刀,形成了两个有序子数组,然后将第一个有序子数组放到了第二个有序子数组之后。

那么应该如何将这一特性与二分查找结合呢?

这道题中,数组本身不是有序的,进行旋转后只保证了数组的局部是有序的,这还能进行二分查找吗?答案是可以的。

将旋转排序数组均分,一定有一部分的数组是有序的。

拿示例来看,我们从 6 这个位置分开以后数组变成了 [4, 5, 6] 和 [7, 0, 1, 2] 两个部分,其中左边 [4, 5, 6] 这个部分的数组是有序的,其他也是如此。

这启示我们可以在常规二分查找的时候查看当前 mid 为分割位置分割出来的两个部分 [l, mid] 和 [mid + 1, r] 哪个部分是有序的,并根据有序的那个部分确定我们该如何改变二分查找的上下界,因为我们能够根据有序的那部分判断出 target 在不在这个部分。

  • 如果 [l, mid-1] 是有序数组,且 target 大小满足 [nums[l],nums[mid]),则将搜索范围缩小至 [l, mid-1],否则在 [mid+1, r] 中寻找。
  • 如果 [mid, r] 是有序数组,且 target 大小满足 (nums[mid],nums[r]],则将搜索范围缩小至 [mid+1, r],否则在 [l, mid-1] 中寻找。

也就是说,将数组一分为二,其中一定有一个是有序的,另一个可能是有序,也能是部分有序。

此时有序部分用二分法查找。无序部分再一分为二,其中一个一定有序,另一个可能有序,可能无序。

就这样循环。

复杂度分析

时间复杂度:O(logn),其中 n 为 nums 数组的长度。整个算法时间复杂度即为二分查找的时间复杂度。

空间复杂度:O(1)。我们只需要常数级别的空间存放变量。

5.实现示例

下面以 Golang 为例,给出实现示例。

代码语言:javascript
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func search(nums []int, target int) int {
l, r := 0, len(nums)-1
	for l <= r {
		mid := (l + r) / 2
		if nums[mid] == target {
			return mid
		}
		// 左区间是有序的。
		if nums[l] <= nums[mid] {
			// target 在左区间
			if target >= nums[l] && target < nums[mid] {
				r = mid - 1
				continue
			}
			// target 在右区间
			l = mid + 1
			continue
		}
		// 右区间是有序的。
		if nums[mid] <= nums[r] {
			// target 在右区间
			if target > nums[mid] && target <= nums[r] {
				l = mid + 1
				continue
			}
			// target 在左区间
			r = mid - 1
			continue
		}
	}
	return -1
}

运行示例:

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package main

import (
	"fmt"
)

func main() {
	fmt.Println(search([]int{4, 5, 6, 7, 0, 1, 2}, 0))
	fmt.Println(search([]int{4, 5, 6, 7, 0, 1, 2}, 3))
	fmt.Println(search([]int{1}, 0))
}

运行输出:

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原始发表:2023-06-19,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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