二进制搜索，何时使用right = mid - 1，何时使用right = mid？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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将有序数组转换为二叉搜索树

这个遍历过程可以使用递归非常直观地进行表示。如何构造树构造一棵树的过程可以拆分成无数个这样的子问题：构造树的每个节点以及节点之间的关系。...何时结束当输入的递增数组为空时，只能构成一棵空树，此时返回空节点。何时调用当构造节点的左右子树时，对递增数组进行拆分并进行递归调用。...right = nums[mid+1:] # 递归调用 node.left = self.sortedArrayToBST(left) node.right...len(nums) / 2 left := nums[:mid] right := nums[mid+1:] node := &TreeNode{nums[mid], sortedArrayToBST...，右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值二叉搜索树的中序遍历结果为递增序列参考资料 [1] 二叉搜索树: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%8C%E5%85%

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数据结构之美：如何优化搜索和排序算法

文章目录搜索算法的优化 1. 二分搜索 2. 哈希表排序算法的优化 1. 快速排序 2....while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 if arr[mid] == target:...return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right...= mid - 1 return -1 2....因此，对于程序员来说，不仅要了解各种算法和数据结构，还要具备判断何时使用它们的能力。通过不断学习和实践，我们可以不断提高自己的编程水平，编写出高效、可维护的代码。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【算法知识】详解归并排序算法

状态1 然后每次从两个数组中找相对较小的数，填到新开的数组中； -3 < 2，将-3填到数组中，right++; ? 状态2 t++; ? 状态3 1< 2，将1填到数组中，right++; ?...中间索引（用来判断左边序列何时结束：到mid结束，右边序列何时开始，即mid+1） * @param right 右边数组结束的索引 * @param temp 临时存储的数组...int right, int[] temp) { if(left < right) { int mid = (left + right) / 2; //中间索引...(arr, mid + 1, right, temp); //合并 merge(arr, left, mid, right, temp);...mid + 1, right, temp); //合并 merge(arr, left, mid, right, temp); }

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二分查找

由于nums[mid] = 12 > target = 6, 则到mid的前半区间[low, mid)中查找，high = mid - 1 = 3，mid = (low + high) / 2 = 1。...此时nums[mid] = 5 < target = 6，则到mid的后半区间(mid, high] 中查找，low = mid + 1 = 2, mid = (low + high) / 2 = 2。...int binarySearch(int* nums, int low, int high, int target) { if (low > right) { return -1...所以为了避免出现整数溢出的风险，使用前面两个替代。 while 循环何时终止？当搜索区间为空或者目标元素找到，就结束循环。...while (low <= high) 终止条件是 low == high + 1 ，即[high + 1, high]，此时搜索区间为空，结束循环。

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二分查找的通用模板

规则约定 left统一采用数组最左端即下标为0，right采用数组最右端的元素（非边界）,这样二分查找的范围是一个闭区间[left,right]，包括扫描两端的元素； while中统一使用left<=right...上一题中，我们将数组划分为了[left,mid]和[mid+1,right]，当mid不等于target时，mid可以排除掉，接下来搜索[left,mid-1]或者[mid+1,right]，这是没有问题的...#相等时，右边界变成mid，搜索[left,mid] elif nums[mid]<target: left=mid+1 #搜索[mid+1,right]...[mid]<target: left=mid+1 #搜索[mid+1,right] else: right=mid-1...即mid靠左或靠右；经过判断后，确定搜索范围应该缩小在左半部分（修改right）或是右半部分（修改left），注意左右的边界元素是包含在内的；退出循环的条件是left>right，确定你该在何时返回结果

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搞定大厂算法面试之leetcode精讲10.递归&分治

ret * ret : ret * ret * x; } } 方法2：二进制 ds_50 思路：对n的二进制不断右移动，判断n的二进制最后一位是否是1，如果是1则将结果乘以x。...*= x; //判断n的二进制最后一位是否是1，如果是1则将结果乘以x x *= x; n >>>= 1; //进行无符号右移1位，此处不能使用有符号右移...(nums, mid + 1, right);//右边最大子序和 const cross = crossSum(nums, left, right, mid);//合并左右的之后的最大子序和...+ 1, right), crossSum(nums, left, mid, right)); } private int max3(int num1...二叉搜索树的范围和 (easy) 方法1:dfs 复杂度：时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n) js: var rangeSumBST = function(root, low, high) {

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百度一二三面！喜提提起批offer！别问，问就是牛逼！

7.29 20:00 - 21:00 百度一面问题如下：直接开始做算法题：第一题是写一个变种的二分查找，也就是写寻找最左侧边界的二分搜索，第二题是 LeetCode 第 81 题：搜索旋转排序数组...= nums.length; while(left < right){ //防止计算mid时溢出 int mid = left + (right...- left) / 2; if(nums[mid] == target) right = mid; else if(nums...那么，就需要信号量来保护共享资源，以确保任何时刻只能有一个进程访问共享资源，这种方式就是互斥访问。...left = invertTree(root.left); TreeNode1 right = invertTree(root.right); root.left =

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我作了首诗，保你闭着眼睛也能写对二分查找

我们这个算法中使用的是前者[left, right]两端都闭的区间。这个区间其实就是每次进行搜索的区间。什么时候应该停止搜索呢？...当然是去搜索[left, mid-1]或者[mid+1, right]对不对？因为mid已经搜索过，应该从搜索区间中去除。 3、此算法有什么缺陷？...6、能不能想办法把right变成nums.length - 1，也就是继续使用两边都闭的「搜索区间」？这样就可以和第一种二分搜索在某种程度上统一起来了。...right] left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { // 搜索区间变为 [left, mid-1] right = mid...，常见的手法是使用左闭右开的「搜索区间」，我们还根据逻辑将「搜索区间」全都统一成了两端都闭，便于记忆，只要修改两处即可变化出三种写法： int binary_search(int[] nums, int

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用javascript分类刷leetcode之递归&分治(图文视频讲解)

, mid + 1, right);//右边最大子序和 const cross = crossSum(nums, left, right, mid);//合并左右的之后的最大子序和 return...，使用分治，一分为二，等于x*x的n/2次方 }方法2：二进制图片思路：对n的二进制不断右移动，判断n的二进制最后一位是否是1，如果是1则将结果乘以x。...n的二进制最后一位是否是1，如果是1则将结果乘以x x *= x; n >>>= 1; //进行无符号右移1位，此处不能使用有符号右移（>>）...= Math.floor((lo + hi) / 2); let left = getMode(lo, mid); let right = getMode(mid + 1,...二叉搜索树的范围和 (easy)给定二叉搜索树的根结点 root，返回值位于范围 low, high 之间的所有结点的值的和。

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OMG，我从来没想过，二分查找还有诗？！

我们这个算法中使用的是前者[left, right]两端都闭的区间。这个区间其实就是每次进行搜索的区间。什么时候应该停止搜索呢？...当然是去搜索[left, mid-1]或者[mid+1, right]对不对？因为mid已经搜索过，应该从搜索区间中去除。 3、此算法有什么缺陷？...6、能不能想办法把right变成nums.length - 1，也就是继续使用两边都闭的「搜索区间」？这样就可以和第一种二分搜索在某种程度上统一起来了。...right] left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { // 搜索区间变为 [left, mid-1] right = mid...，常见的手法是使用左闭右开的「搜索区间」，我们还根据逻辑将「搜索区间」全都统一成了两端都闭，便于记忆，只要修改两处即可变化出三种写法： int binary_search(int[] nums, int

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leetcode刷题（86）——739.二分查找

我们这个算法中使用的是前者 [left, right] 两端都闭的区间。这个区间其实就是每次进行搜索的区间。什么时候应该停止搜索呢？...6、能不能想办法把 right 变成 nums.length - 1，也就是继续使用两边都闭的「搜索区间」？这样就可以和第一种二分搜索在某种程度上统一起来了。...1, right] left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { // 搜索区间变为 [left, mid-1] right...- 1 所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right] 所以决定了 while (left <= right) 同时也决定了 left = mid+1 和 right = mid-1 因为我们只需找到一个...right，必须减一对于寻找左右边界的二分搜索，常见的手法是使用左闭右开的「搜索区间」，我们还根据逻辑将「搜索区间」全都统一成了两端都闭，便于记忆，只要修改两处即可变化出三种写法： int binary_search

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二分查找详解

我们这个算法中使用的是前者 [left, right] 两端都闭的区间。这个区间其实就是每次进行搜索的区间。什么时候应该停止搜索呢？...当然是去搜索 [left, mid-1] 或者 [mid+1, right] 对不对？因为 mid 已经搜索过，应该从搜索区间中去除。 3、此算法有什么缺陷？...6、能不能想办法把 right 变成 len(nums) - 1，也就是继续使用两边都闭的「搜索区间」？这样就可以和第一种二分搜索在某种程度上统一起来了。...if nums[mid] < target { //搜索区间变为 [mid+1, right] left = mid + 1 //注意 }...else if nums[mid] > target { //搜索区间变为 [left, mid-1] right = mid - 1

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【python刷题】二分查找

nums[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return...left = mid + 1 else: right = mid if left == len(nums): return -1...elif nums[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid if right...最后，首先思考使用 for 循环暴力解决问题，观察代码是否如下形式： for i in range(n): if isOK(i): return answer 如果是，那么就可以使用二分搜索优化搜索空间...：如果要求最小值就是搜索左侧边界的二分，如果要求最大值就用搜索右侧边界的二分。

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二分法注意点_二分法怎么用

本文都会使用 else if，旨在讲清楚，读者理解后可自行简化。其中 … 标记的部分，就是可能出现细节问题的地方，当你见到一个二分查找的代码时，首先注意这几个地方。...我们这个算法中使用的是前者 [left, right] 两端都闭的区间。这个区间其实就是每次进行搜索的区间，我们不妨称为「搜索区间」。什么时候应该停止搜索呢？...当然是 [left, mid – 1] 或者 [mid + 1, right] 对不对？因为 mid 已经搜索过，应该从搜索区间中去除。 3. 此算法有什么缺陷？...搜索区间」是 [left, right] 3 所以决定了 while (left <= right) 4 同时也决定了 left = mid+1 和 right = mid-1 5 6 因为我们只需找到一个...「搜索区间」是 [left, right) 3 所以决定了 while (left < right) 4 同时也决定了 left = mid + 1 和 right = mid 5 6 因为我们需找到

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二分查找算法详解

本文都会使用 else if，旨在讲清楚，读者理解后可自行简化。其中...标记的部分，就是可能出现细节问题的地方，当你见到一个二分查找的代码时，首先注意这几个地方。...我们这个算法中使用的是 [left, right] 两端都闭的区间。这个区间就是每次进行搜索的区间，我们不妨称为「搜索区间」。什么时候应该停止搜索呢？...left : -1; 2. 为什么 left = mid + 1，right = mid - 1？...当然是去搜索 [left, mid - 1] 或者 [mid + 1, right] 对不对？因为 mid 已经搜索过，应该从搜索区间中去除。 3. 此算法有什么缺陷？...[mid + 1, right)。

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小树311_森林小道

要注意的是，发货时间有可能是任何时刻，所以我们安排订单的时候，必须保证共用同一条道路的所有货车的总重量不超载。...#define right(x) x<<1|1 using namespace std; typedef long long ll; typedef pair PII; typedef...= (l + r) >> 1; build(l,mid,left(u)); build(mid + 1,r,right(u)); push_up(u);...= (tr[u].l + tr[u].r) >> 1; if(l <= mid)modify(l,r,x,left(u)); if(r > mid)modify(l,r...= (tr[u].l + tr[u].r) >> 1; if(l <= mid)v = query(l,r,left(u)); if(r > mid)v = min(v

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二分查找算法细节详解

本文都会使用 else if，旨在讲清楚，读者理解后可自行简化。其中 … 标记的部分，就是可能出现细节问题的地方，当你见到一个二分查找的代码时，首先注意这几个地方。...我们这个算法中使用的是前者 [left, right] 两端都闭的区间。这个区间其实就是每次进行搜索的区间，我们不妨称为「搜索区间」。什么时候应该停止搜索呢？...left : -1; 为什么 left = mid + 1，right = mid - 1？...当然是 [left, mid - 1] 或者 [mid + 1, right] 对不对？因为 mid 已经搜索过，应该从搜索区间中去除。此算法有什么缺陷？...而是缩小「搜索区间」的上界 right，在区间 [left, mid)中继续搜索，即不断向左收缩，达到锁定左侧边界的目的。

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二分查找算法详解

本文都会使用 else if，旨在讲清楚，读者理解后可自行简化。其中...标记的部分，就是可能出现细节问题的地方，当你见到一个二分查找的代码时，首先注意这几个地方。...我们这个算法中使用的是 [left, right] 两端都闭的区间。这个区间就是每次进行搜索的区间，我们不妨称为「搜索区间」。什么时候应该停止搜索呢？...left : -1; 2. 为什么 left = mid + 1，right = mid - 1？...当然是去搜索 [left, mid - 1] 或者 [mid + 1, right] 对不对？因为 mid 已经搜索过，应该从搜索区间中去除。 3. 此算法有什么缺陷？...[mid + 1, right)。

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力扣(LeetCode)刷题，简单+中等题(第35期)

---- 第2题：不同的二叉搜索树试题要求如下： ?...个二进制位为止的部分 // 我们将 x 的第 k 个二进制位置为 1，即为 x = x*2+1 int x_next = x * 2 + 1; bool...解题思路：此题使用二分查找，将mid输入guess函数，根据返回值调整查找边界，我这里用的是【left，mid】和【mid+1，right】，命中时将mid返回即可。...int right=n; while(left<right){ int mid= left+(right-left)/2; if(guess(mid)<...0)right=mid; else if(guess(mid)>0) left=mid+1; else return mid; }return left; } 运行效率如下所示

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二分查找的细节总结

这取决于初始化 right的赋值是 nums.length - 1还是 nums.length 我们要搜索的区间,当<=时我们搜索的区间为[left, right],而<是相当于左闭右开区间 [left..., right)的 <=的结束循环条件是 left+1=right <的结束循环条件是 left=right 所以当使用while(left < right)的时候 ,最后一次left=right是没有进入循环的...这时候我们会把搜索区间分为两部分，mid归哪一部分呢在上面第二点中讲到过因为/ 2 表示的是下取整所以mid = left + (right - left) / 2是永远也取不到右边界right的所以...= mid; } else // 下一轮搜索区间是 [mid + 1, right) left = mid + 1;...// 下一轮搜索区间是 [mid, right] left = mid + 1; } else // 下一轮搜索区间是 [left mid

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