- 二分法的思想十分容易理解,但是二分法边界处理问题大多数人都是记忆模板,忘记模板后处理边界就一团乱
- 下面主要介绍二分法的左闭右闭,左闭右开区间的两种写法
Leetcode链接:704. 二分查找
给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。
示例1:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4
示例2:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1
提示:
二分查找的前提条件:
由于二分查找,数组区间是不断迭代的,所以确定查找范围很重要,主要就是左右区间的开和闭的问题,开闭不一样,迭代的条件就不一样,主要有以下两种区间:
[left,right][left,right)二分查找的思想:
其实二分法的思想很简单的
二分法就是按照这种方式实现快速排除查找的。
二分法最重要的两个点:
left和right的关系,是left<=right还是left? mid(中间元素下标)和right的关系,是right=mid-1还是right = mid?第一种写法:我们每次查找的区间都是在[left,right](左闭右闭区间),根据区间的定义,就可以决定后续的代码如何控制条件。
因为target定义在 [left, right] 区间,所以有如下两点:
while(left <= right),因为当left == right这种情况发生的时候,得到的结果是有意义的。if (nums[mid] > target), right 要赋值为 mid- 1,因为当前这个nums[mid]一定不是target,那么接下来要查找的范围是[left, mid- 1]。
代码实现:
class Solution {
public:
int search(vector<int>& nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.size() - 1;// 记录数组最后一个元素下标
while(left <= right)// 当left==right,区间[left, right]依然有效,所以用 <=
{
int mid = (left + right) / 2;//取中间元素下标
if(nums[mid] > target)
{
// target 在左区间,所以下一个查找范围[left, mid- 1]
right = mid-1;
}
else if(nums[mid] < target)
{
// target 在右区间,所以下一个查找范围[mid+ 1, right]
left = mid+ 1;
}
else
{
//既不在左边,也不在右边,那就是找到答案了
return mid;
}
}
//没有找到目标值
return -1;
}
};
第二种写法:我们每次查找的区间在[left,right),若target定义在这种区间中, 那么二分法的边界处理方式则截然不同,有以下两点:
while (left < right),因为left == right在区间[left, right)是没有意义的if (nums[mid] > target),right 更新为 mid,因为当前的 nums[mid] 是大于 target 的,不符合条件,不能取到 mid,并且区间的定义是 [left, right),刚好区间上的定义就取不到 right, 所以 right 赋值为 mid。
代码实现:
class Solution {
public:
int search(vector<int>& nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.size();
while(left < right)
{
int mid = (left + right) / 2;
if(nums[mid] > target)
{
right = mid;
}
else if(nums[mid] < target)
{
left = mid + 1;
}
else
{
return mid;
}
}
return -1;
}
};