算法学习笔记 4-1 二分算法（Binary-Search）：致敬经典，超越经典 与 LeetCode真题（Java）

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课件参考—开课吧《门徒计划》

4-1 二分算法（Binary-Search）：致敬经典，超越经典

二分算法基础知识

使用二分算法需要有一个基础：必须在有序的数据集合中，才可以使用二分算法。

我们常说的二分算法是一个大类，只要每次操作能把数据规模缩小到原来的一半，我们都管它叫做二分算法，它是一种思维方式。

二分查找

二分查找是二分算法的一个子类，是二分思想的一个具体的算法。

假设我们要找的数字为 $4$：

因为 $arr[mid]>4$，所以更新 $r$ 的位置，$r=mid-1$：

更新 $mid$ 的值：

因为 $arr[mid]<4$，所以更新 $l$ 的位置，$l=mid+1$：

再次更新 $mid$：

此时虽然 $l$ 和 $mid$ 指向同一个位置，但 $arr[mid]<4$，所以此时 $l=mid+1$，$l==r$，找到答案：

二分简单代码实现

public class BinarySearch {

    public static void main(String[] args) {
        int idx = binarySearch(new int[]{1, 2, 3, 4, 5, 6}, 5);
        System.out.println(idx); // sout: 4
    }
    
    private static int binarySearch(int[] nums, int target) {
        int l = 0, r = nums.length - 1, mid;
        while (l <= r) {
            mid = (l + r) / 2;
            if (nums[mid] == target) {
                return mid;
            } else if (nums[mid] > target) {
                r = mid - 1;
            } else {
                l = mid + 1;
            }
        }
        return -1;
    }
}
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二分查找—泛型情况

二分的两种变形

• 第一种：假如我们的 $target=1$，我们需要找到最后一个小于等于 $1$ 的值，和第一个大于等于 $1$ 的值。
• 第二种：找到第一个出现的 $1$，和连续的最后一个出现的 $1$。

我们并不能找到 $1$ 就算结束，需要满足题意的条件。

我们可以把这四种情况总结成一种情况：就是找第一个大于等于给定元素的写法，其它的泛型情况都可以用这一种写法推出来，只需要注意一下下标位置即可。

public class BinarySearch {

    public static void main(String[] args) {
        int idx = binarySearch2(new int[]{0, 0, 0, 2, 2, 2}, 1);
        System.out.println(idx); // sout: 3
    }
    
    // 查找第一个大于等于给定值的元素位置
    private static int binarySearch2(int[] nums, int target) {
        int l = 0, r = nums.length - 1, mid;
        while (l <= r) {
            mid = (l + r) / 2;
            if (nums[mid] == target) {
                r = mid - 1; // r指向的值永远不可能是target
            } else if (nums[mid] > target) {
                r = mid - 1;
            } else {
                l = mid + 1; // 如果找不到，l指向的值就是数组里面第一个大于等于target的值
            }
        }
        if (l == nums.length) return -1; // 防止越界
        return l;
    }
}
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类似题：LeetCode34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置，在下面会写题解。

时间复杂度

每次二分后，数据都会减少一半：$n,\frac{n}{2},\frac{n}{4},\frac{n}{8}$，所以通项公式为：$\frac{n}{2^k}=1$

故：$k={\log }_{2}n$

时间复杂度 $O(\log n)$

在面试中，如果面试官说，让你用 $\log n$ 的算法改进一下这个题，只要说到 $\log n$ 了，一定会用到二分思想（不是二分算法）。

二分中的数组和函数的关系

数组： a r r [ n ] = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 } arr[n] = \{1,2,3,4,5\} arr[n]={1,2,3,4,5}

函数： f x ( a ) = { 1 , 2 , 3 , 4.5 } fx(a)=\{1,2,3,4.5\} fx(a)={1,2,3,4.5}，函数根据每次传递的参数不同，将每次的返回时展开后，也可以表示成类似数组的形式。

数组可以二分，那么函数也可以二分。

只要能把问题抽象成一个数学公式（模型）且具有单调性，就能在这个问题上做二分。

三次方根函数图像大概如下图：

函数是有单调性的，有单调性一定可以二分，能二分不一定有单调性。

相关力扣题：LeetCode69. x 的平方根 ，在下面也会写题解。

LeetCode真题

经典面试题—简单二分应用

LeetCode35. 搜索插入位置

难度：easy

请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。

只要出现这句话，那么就需要使用二分查找去解决。

非常简单的二分，但我们之前写的：如果找不到这个元素会返回$-1$，但是本题要返回它将会被按顺序插入的位置，只需要改一下最后 $return$ 的值即可，那要怎么改呢？

在之前写的代码中，即使在数组中未找到该元素，那么 $l$ 和 $r$ 的值也都是有意义的，$l$ 代表着数组中第一个大于目标值的元素，$r$ 代表着第一个小于目标值的元素。

LeetCode题解：代码实现

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LeetCode34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

难度：mid

你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

经典的二分问题，寻找左端点和右端点；这个题就是上面的二分查找—泛型情况。

首先写一个二分方法，找到目标值的开始位置，再利用小trick，使得一个方法既可以返回目标值的起始位置 也可以返回结束位置。

具体看题解代码及注释。

LeetCode题解：代码实现

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LeetCode69. x 的平方根

难度：easy

典型的函数二分。

注意： 不允许使用任何内置指数函数和算符

所以我们只能使用迭代的方式。

这个题转换为公式：$f(x)=\sqrt{x}$，对这个函数进行二分。

LeetCode题解：代码实现

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LeetCode475. 供暖器

难度：mid

如果这道题我们想要用二分来做的话，需要先对这两个数组进行排序。

我们可以先遍历所有的房屋，看看哪一个供暖器离它的距离最近（前面找一个供暖器，后面找一个供暖器，看看哪一个供暖器离我最近）

供暖器...房屋..供暖器    ← 像这种情况选择右面的供暖器
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选择好之后，就可以认为加热半径就是这个距离。

那我们要怎么通过遍历来确定加热半径呢？

拿着房子的编号到加热器的编号中找

假设两个数组中的元素如图中所示，遍历 $houses[]$ 数组时，每一个值去 $heaters[]$ 数组中找，找哪一个值离它最近，对于 $1$ 和 $2$ 来说，找到后面离它最近的值，也就是第一个大于等于它的值，也就是 $3$，再将它们相减就得到了加热半径。

那么对于 $4$ 来说，它的前后都有供暖器，所以需要找到最后一个小于它的值，和第一个大于等于它的值，再进行比较，对应图中的供暖器 $3$ 和 $5$ 都可以，再进行相减即可得到加热半径。

在进行寻找的过程中就可以使用二分查找。

最后在所有的加热半径中选择一个最大值就是这题的答案。

LeetCode题解：代码实现

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经典面试题—复杂二分应用

LeetCode1. 两数之和

难度：easy

这道力扣的第一题也可以用二分来做，经典的 $TwoSum$ 问题。

因为要找出两数之和为 $target$ 的下标，我们换位思考，拿着 $target$ 去减数组中的数，然后在数组中寻找有没有这个差。

例如示例1，我们先拿着目标值 $9$ 去减 $2$ 等于 $7$，然后在数组中寻找有没有 $7$，如果没有再 $9-7=2$ 去找数组中有没有 $2$，这样的寻找就可以使用二分查找。

如果我们要使用二分，前提必须保证它有序，但排完序后 每个数的下标就可能发生变化，无法正确返回原始下标，所以我们可以再开一个 $ind[]$ 数组专门记录每一个元素的下标是多少，然后再根据原数组的大小进行排序 将新下标更新到 $ind[]$ 数组中。

这道题可以用暴力 $O(N^2)$、哈希 $O(N)$、二分 $O(N\log N)$ 三个方法来做。

LeetCode题解：三种方法代码实现

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LeetCode1658. 将 x 减到 0 的最小操作数

难度：mid

首先直接看这个题，是没法直接用二分来做的。

我们将这个问题转换一下，使用前缀和+后缀和，再进行观察：

原数组：1  1  4  2  3
前缀和：1  2  6  8  11  从左面删除1个..2个..3个..4个..5个
后缀和：11 10 9  5  3   从右面删除1个..2个..3个..4个..5个
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假设我们选择从左面删除 $1$ 个元素，此时目标值为 $5$，那么 $5-1=4$，从后缀和数组中找有没有 $4$ ，如果找到了代表这是一种方案，可以这么删；从右面删同理。

如果前缀和 或 后缀和有目标值 $5$，同样也是一种方案。

这样 就将这个题转换为了 $TwoSum$ 问题。

LeetCode题解：代码实现

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LeetCode81. 搜索旋转排序数组 II

难度：mid

一个数组 在某一个下标进行了旋转，例如， [0,1,2,4,4,4,5,6,6,7] 在下标 5 处经旋转后可能变为 [4,5,6,6,7,0,1,2,4,4] ，此时我们可以根据下标5对旋转后的数组进行分隔，变为：[4,5,6,6,7, | 0,1,2,4,4]，此时我们发现，分隔后的这两段值，每一段仍然是具有单调性的，如下图所示：

所以这道题还是可以用二分来做，我们只需要注意 $mid$ 是出现在前半段还是在后半段。

LeetCode题解：代码实现

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LeetCode1011. 在 D 天内送达包裹的能力

难度：mid

首先我们发现这个题的数组是有序的，那么很容易就想到用二分来做。

我们先确定二分的区间 $[l,r]$，那么最小值 $l$ 就是数组中最大的值，最大值 $r$ 就是数组中所有的重量的累加。

实现一个 $check()$ 函数，返回当前载重运送所需要的天数。

基于函数进行二分。

LeetCode题解：代码实现

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LeetCode4. 寻找两个正序数组的中位数

难度：hard

我们由求中位数，转换成求两个合并的正序数组的第 $k$ 个数。

合并之后找的是第 $k$ 个数，那么将两个数组拆开，就是分别找数组中的第 $\frac{k}{2}$ 个数。

假设 $a[\frac{k}{2}]<b[\frac{k}{2}]$，那么 $a[\frac{k}{2}]$ 最多能排在第几位？

首先 $a[\frac{k}{2}]$ 和 $b[\frac{k}{2}]$ 前面值的个数都是 $\frac{k}{2}-1$，合在一起就是 $k-2$，所以 $a[\frac{k}{2}]$ 的最大排名为 $k-1$（最好的情况下）。

所以黄色部分就更不可能是第 $k$ 个元素了：

所以我们可以把黄色部分和红色部分砍掉，因为它们永远到不了第 $k$ 位，从而减少了区间范围。

如果 $a[\frac{k}{2}]<b[\frac{k}{2}]$，那么就减少 $a[]$ 的部分，如果 $a[\frac{k}{2}]>b[\frac{k}{2}]$，那么就减少 $b[]$ 的部分，哪边小就删哪边，不断减少范围。

LeetCode题解：代码实现

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LeetCode300. 最长递增子序列

难度：mid

这道题是一道经典的DP问题，但也可以用贪心+二分来做，是时间复杂度最优的解法。

• 贪心思想：保证递增的子序列的最后一个数值尽量小，这样维护的一个子序列最终才会更长。

首先我们需要创建一个数组，记录我们的递增子序列。

逐一遍历原数组，并更新我们的递增子序列数组，如示例1：

10,9,2,5,3,7,101,18
遍历原数组   递增子序列数组中的值
  10:       10        (直接放入10)
   9:       9         (9比10小 所以直接替换10)
   2:       2         (2比9小 所以直接替换9)
   5:       2,5       (5比2大 所以可以放在2的后面)
   3:       2,3       (3比5小 所以直接替换5)
   7:       2,3,7     (7比3大 所以可以放在2,3的后面)
 101:       2,3,7,101 (101比7大 所以可以放在2,3,7的后面)
  18:       2,3,7,18  (8比101小 所以直接替换101 因为是贪心的思想 即使达到最大长度也会替换)
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我们发现这道题用这种方式来思考，它就是一道 $01$ 模型的题，找 $01$ 模型中第一个 $1$ 的位置，这个位置就是它的长度，我们不断更新这个长度，就可以得到一个最长的递增子序列。

LeetCode题解：两种方法代码实现 (dp、贪心 + 二分)

总结

二分其实是一个很大的概念，一般想到搜索的话，无非就是dfs、bfs和二分，其余的搜索基本都是这三种的变形。

而对于二分的模板来说，在这篇文章我大部分使用的都是while (l <= r)，而跟y总学习二分的时候使用的都是while (l < r)，这两种模板看个人喜好，哪个好理解一点就用哪个。

二分一定要灵活的使用，不要死记模板，当然简单题一个模板就可以AC了，遇到复杂一点的题，适当变通一下 if else 的条件，也是可以做出来的。