• [100天算法】-搜索旋转排序数组(day 64)


    题目描述

    1. 升序排列的整数数组 nums 在预先未知的某个点上进行了旋转(例如, [0,1,2,4,5,6,7] 经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
    2. 请你在数组中搜索 target ,如果数组中存在这个目标值,则返回它的索引,否则返回 -1 。
    3.  
    4. 示例 1
    5. 输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0
    6. 输出:4
    7. 示例 2
    8. 输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3
    9. 输出:-1
    10. 示例 3
    11. 输入:nums = [1], target = 0
    12. 输出:-1
    13.  
    14. 提示:
    15. 1 <= nums.length <= 5000
    16. -10^4 <= nums[i] <= 10^4
    17. nums 中的每个值都 独一无二
    18. nums 肯定会在某个点上旋转
    19. -10^4 <= target <= 10^4
    20. 来源:力扣(LeetCode)
    21. 链接:https://leetcode-cn.com/problems/search-in-rotated-sorted-array
    22. 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

    方法 1: 二分法

    思路

    旋转数组其实可以分为两个有序的数组,从旋转点切分开,前半部分和后半部分都是有序的。我们按正常的二分法思路,先确定一个中点 mid 的话,那么

    • 如果 mid 位于 左侧有序部分,则从 mid 切分数组后,左侧是有序的,右侧是无序的
    • 如果 mid 位于 右侧有序部分,则从 mid 切分数组后,右侧是有序的,左侧是无序的

    也就是说我们选定一个中点之后,数组总会被分为有序和无序两个部分,对于有序部分,我们很容易能判断是否需要继续搜索,如果有序部分不满足搜索条件,那我们就将搜索区间缩小为数组无序部分。

    复杂度分析

    • 时间复杂度:$O(logn)$,n 为数组长度。
    • 空间复杂度:$O(1)$。

    代码

    JavaScript Code

    /**
     * @param {number[]} nums
     * @param {number} target
     * @return {number}
     */
    var search = function (nums, target) {
      let l = 0,
        r = nums.length - 1;
      while (l <= r) {
        const m = l + ((r - l) >> 1);
        if (nums[m] === target) return m;
    
        // m 位于左侧有序部分
        if (nums[l] <= nums[m]) {
          // m 大于 target,并且 target 大于左侧最小值,才缩小右边界
          if (nums[m] > target && target >= nums[l]) r = m - 1;
          else l = m + 1;
        }
        // m 位于右侧有序部分
        else {
          // m 小于 target,并且 target 小于右侧最大值,才缩小左边界
          if (nums[m] < target && target <= nums[r]) l = m + 1;
          else r = m - 1;
        }
      }
      return -1;
    };
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/xiaoshun007/article/details/134197641