【LeetCode练习|算法通关手册:Python版】03. 数组篇_二分查找【未完待续】
作者:互联网
2021.11.23-2021.11.25
Datawhale 11月学习内容;学习地址:https://algo.itcharge.cn/
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1. 二分查找
基本算法思想:是一种在有序数组
中查找某一特定元素的搜索算法。先确定待查找元素所在的区间范围,在逐步缩小范围,直到找到元素或找不到该元素为止。
- 每次查找时从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;
- 如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。
- 如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。
事例: 假设原始序列为array=[3, 12, 24, 31, 46, 48, 52, 66, 69, 79, 82],目标元素target=52。
- 开始时,low=0,high=10,mid=(low + high) / 2 = 5。
- 此时,比目标值小,说明在右侧。
low=5+1=6
,high=10,mid=(low + high) / 2 = 8。
- 此时,比目标值大,说明在左侧 low=6,
high=mid-1=7
,mid=(low + high) / 2 = 6。
- 就找到了
- 找不到就是,整个数数组找完了(条件:
low > high
)都没找到,那说明没有。
代码:
def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
left = 0
right = len(nums) - 1
# 在区间 [left, right] 内查找 target
while left <= right:
# 取区间中间节点
mid = (left + right) // 2
# 如果找到目标值,则直接返回中心位置
if nums[mid] == target:
return mid
# 如果 nums[mid] 小于目标值,则在 [mid + 1, right] 中继续搜索
elif nums[mid] < target:
left = mid + 1
# 如果 nums[mid] 大于目标值,则在 [left, mid - 1] 中继续搜索
else:
right = mid - 1
# 未搜索到元素,返回 -1
return -1
方法二:排除法思想
class Solution:
def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
left = 0
right = len(nums) - 1
# 在区间 [left, right] 内查找 target
while left < right:
# 取区间中间节点
mid = left + (right - left + 1) // 2
# nums[mid] 大于目标值,排除掉不可能区间 [mid, right],在 [left, mid - 1] 中继续搜索
if nums[mid] > target:
right = mid - 1
# nums[mid] 小于等于目标值,目标元素可能在 [mid, right] 中,在 [mid, right] 中继续搜索
else:
left = mid
# 判断区间剩余元素是否为目标元素,不是则返回 -1
return left if nums[left] == target else -1
if nums[mid] > target:
如果中间值大于目标值,那么一定在左半部分- 另一种情况 就是不大于目标值,所以
left = mid
- 最终
left=right
结束(和while
条件相反的临界值) return left if nums[left] == target
就是相等的话返回坐标,其他情况返回-1
2. 二分查找题目
LeetCode 704. 二分查找
https://leetcode-cn.com/problems/binary-search/
- 思路没有一点变化,和原理无异
class Solution:
def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
left = 0
right = len(nums)-1
ans = -1
while left <= right:
mid = (left+right)//2
if nums[mid] == target:
ans = mid
return ans
if nums[mid] < target:
left = mid+1
else:
right = mid-1
return ans
LeetCode 374. 猜数字大小
https://leetcode-cn.com/problems/guess-number-higher-or-lower/
- 这道题多少感觉有点问题,以下是答案,如果有看懂的给我讲一下
int guess(int num)
来获取猜测结果
class Solution:
def guessNumber(self, n: int) -> int:
left = 1
right = n
while left <= right:
mid = (right + left) // 2
ans = guess(mid)
if ans == 1:
left = mid + 1
elif ans == -1:
right = mid - 1
else:
return mid
return 0
LeetCode 35. 搜索插入位置
https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/
-
为了效率满足,用了二叉查找,思路没有一点变化,和原理无异
-
唯一不同就是这里要输出插入位置
-
当找到一样值的时候,这个值得位置就是插入的位置
-
如果搜索到最后没找到这个值,也就是结束条件
left > right
,一定是应该插入到left
这个位置,所以return left
class Solution:
def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:
n = len(nums)
left = 0
right = n - 1
ans = n
while left <= right:
mid = left + (right - left) // 2
if nums[mid] == target:
return mid
elif nums[mid] < target:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return left
LeetCode 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
https://leetcode-cn.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array/
这道题如果按正常思路,从小到大找呗,然后找到输出就行。但是本题要求$O(logn)$
思想:
- 用二叉查找发 先找到这个值
- 然后向两边找,直到出现不同
class Solution:
def searchRange(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
left = 0
right = len(nums) - 1
ans = [-1, -1]
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if nums[mid] == target:
nums.append(0.1)
ans[0] = ans[1] = mid
while (ans[0]-1>=0) and (nums[ans[0]-1] == target) :
ans[0] -= 1
while (nums[ans[1]] == target) and ((ans[1]+1) <= len(nums)-1):
ans[1] += 1
ans[1]= ans[1] -1
return ans
if nums[mid] < target:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return ans
- 是在二分法相等的条件下做往两端延伸看是否与
target
相等。我遇到的问题就是边界的判断 - 当最左端是目标时,如【2,2,3】target =2,因为
nums[-1]
是有值的(list最后一个),但我们要防止它套圈,所以加了条件ans[0]-1 >= 0
- 另一个是最右端处理,因为+1 要超出nums长度的,所以我在末尾加了一个不可能出现的数
nums.append(0.1)
,使得循环不超界 - 最后,我们尝试一下特殊的数组,比如【】,【1】,【2,2】是否满足
标签:03,right,target,nums,Python,mid,未完待续,int,left 来源: https://blog.csdn.net/wistonty11/article/details/121499196