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📖 个人专栏:《C++系列》《Linux系列》《算法系列》
⛰️ 一念既出,万山无阻
目录
📖一、算法思想
细节问题
📚左右临界
📚中点选择
📚循环条件
📖二、具体运用
1.⼆分查找
算法思路
算法流程
代码
2.查找元素的第⼀个和最后⼀个位置
算法思路
算法流程
代码
3.x的平⽅根
算法思路
代码
4.⼭峰数组的峰顶
算法思路
算法流程
代码
5.点名
算法思路
代码
📖三、总结
📖一、算法思想
二分算法是一种经典的高效查询方法,它的核心思想是通过不断将查找范围缩小为一半,从而大大减少查找的时间复杂度。
例如,在一个有序数组中,我们要查找指定元素,最简单的方法是遍历数组,时间复杂度为O(n);
然而使用二分算法,cur每次从待遍历数组的中心位置开始,判断元素大小:
① <目标元素,说明目标元素在右区间,更新cur,指向右区间的中心位置;
② >目标元素,说明目标元素在左区间,更新cur,指向左区间的中心位置。
此时最坏情况是遍历log(n)次,因此时间复杂度为log(n),这意味着,在100万个数中查找目标元素最多只需要遍历20次,极大提高了效率。
二分算法的本质思想理解起来并不难,但是在具体运用之前,我们还需要对二分算法有一个更深入的了解:二分算法的细节问题
细节问题
📚左右临界
在二分算法的具体运用中,我们不仅需要一个cur指针,指向区间的中点,还需要left和right指针,标记区间的左右临界位置,每次遍历之后都需要对临界位置进行更新,更新需要分为三种情况:
①:目标元素(不重复)
这种情况是最好处理的,每次更新时直接将左指针(或右指针)指向cur后一个位置(或前一个位置)即可:
②:连续序列的左端点
如果我们要查询的不是一个元素,而是一个连续序列的左端点,例如在 “1, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 10” 中查找元素6的开始位置:
这个时候cur等于目标值,但是并不是需要的结果,此时cur应该继续向左区间移动,但是right指针该怎么调整呢?
我们可以把数组看成a、b两个区间,而我们最终要找的是b区间的左端点:
① cur < 目标值,cur需要指向右区间的中点,而左区间(1,2,3)被排除了,所以left指向cur的后一个位置;
② cur >= 目标值,由于我们要找的数连续序列的左端点,所以此时cur需要更新到左区间的中点,而right需指向原cur位置处(当cur=目标值时,cur可能是最终结果也可能不是,所以需要保存当前位置)
③:连续序列的右端点
例如在 “1, 3, 5, 6, 6, 7, 9, 10” 中查找元素6的结束位置:
同样可以看成a、b两个区间,而我们要找的是区间a的右端点:
① cur > 目标值,cur需要指向左区间的中点,而右区间(7,9,10)被排除了,所以right指向cur的前一个位置;
② cur <= 目标值,由于我们要找的数连续序列的右端点,所以此时cur需要更新到右区间的中点,而left需指向原cur位置处(当cur=目标值时,cur可能是最终结果也可能不是,所以需要保存当前位置)
📚中点选择
在实际运用中,我们会发现,如果序列是偶数,中心点位置会有两个,此时我们需要考虑选择左中点还是右中点,同样分为三种情况:
①:目标元素(不重复)
在这种情况下中点的选择不会影响最终结果,因为目标元素不重复,所以选择左中点或右中点皆可
②:连续序列的左端点
在这种情况下,左右中点的选择会影响判断,看下面这种极端情况:
遍历到区间只剩两个元素时,cur应该更新成left(左中点)还是right(右中点)呢?
假如更新成right,由于cur>=目标值,right会指向cur(还是原位置),如此一来就会进入死循环,cur和right会一直在原地踏步,所以cur需要更新成左中点。
③:连续序列的左端点
相反地, 当查询的是连续序列的右端点时,cur需更新成右中点:
在实际中时间复杂度为log(n)的算法并不多见,因为高效率的同时,门槛也越高,我们常了解到的二分算法只能在有序数组中使用,如果数组无序,我们就不能保证目标元素在左或右区间,就不能一次排除一般的元素。
📚循环条件
循环条件是 left<right 还是 left<=right ? 其实就是考虑left、right相遇之后要不要进入循环
①:目标元素(不重复)
mid指针每次更新前都会进行一次判断,如果不是目标元素,则更新继续进入循环;当left、right相遇时,同样需要进行判断,如果还不是目标元素,则没有结果,这个判断和前面的判断一致,不需要特殊处理,所以循环条件是left<=right。
②:目标区间的端点
当left与right相遇后, 如果当前值不为目标值,那么更新left或right指针,会正常退出循环;如果当前值是目标值,那么left与right指针都会停留在当前位置,此时就进入了死循环。为了避免死循环,我们需要将循环条件设成left<right,并且在循环外部额外判断一次。
❓只能是有序数组吗
✅其实并不是,二分算法的巧妙就巧妙在,同样适用于一些无序的场景,后面会碰到具体例题。
📖二、具体运用
1.⼆分查找
难度等级:⭐⭐⭐
题目链接:704. 二分查找 - 力扣(LeetCode)
题目描述:
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
算法思路
这种情况就是二分查找的基础玩法,查找一个不重复的目标元素, 从待遍历数组的中心位置开始,判断元素大小,如果>目标值,则更新到左区间中点;<目标值,更新到右区间中点。
算法流程
①:定义left、right、mid指针,mid指向left、right的中点位置(左右皆可)
②:判断mid指向元素
a.>目标值,right指向mid前一个位置,更新mid
b.<目标值,left指向mid后一个位置,更新mid
c.=目标值,返回当前位置
③:执行到此处说明数组不存在目标值,返回空
代码
class Solution {
public:int search(vector<int>& nums, int target) {int left = 0,right = nums.size()-1,mid = (left+right)/2;while(left<=right){if(nums[mid]>target) right = mid-1;else if(nums[mid]<target) left = mid+1;mid = (left+right)/2;if(nums[mid]==target) return mid;}return -1;}
};
2.查找元素的第⼀个和最后⼀个位置
难度等级:⭐⭐⭐⭐
题目链接:34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣(LeetCode)
题目描述:
给你一个按照非递减顺序排列的整数数组
nums
,和一个目标值target
。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值
target
,返回[-1, -1]
。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。示例 1:
输入:nums = [5,7,7,8,8,10]
, target = 8 输出:[3,4]示例 2:
输入:nums = [5,7,7,8,8,10]
, target = 6 输出:[-1,-1]示例 3:
输入:nums = [], target = 0 输出:[-1,-1]
算法思路
这道题目就是查找连续区间的端点的情况,查找左右端点需要分别进行。在查找时需要注意细节的处理:左右临界的选择、中点的选择 、循环条件(left<right)
算法流程
找区间左端点:
①:定义left、right、mid,mid指向left、right的左中点
②:判断mid元素
a.<目标值,right指向mid后一个位置,更新mid
b.>=目标值,left指向mid,更新mid
③:此时left、right相遇,进行判断,如果=目标值,记录下标;否则返回空
找区间右端点:
①:定义left、right、mid,mid指向left、right的右中点
②:判断mid元素
a.>目标值,left指向mid前一个位置,更新mid
b.<=目标值,right指向mid,更新mid
③:此时left、right相遇,进行判断,如果=目标值,记录下标;否则返回空
代码
class Solution {
public:vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {if(nums.size() == 0) return {-1,-1};int left = 0,right = nums.size()-1,mid;vector<int> ret = {-1,-1};while(left<right){mid = (left+right)/2;if(nums[mid]>=target) right = mid;else left = mid+1;}if(nums[left]==target) ret[0] = left;left = 0,right = nums.size()-1;while(left<right){mid = (left+right)/2 + 1;if(nums[mid]>target) right = mid-1;else left = mid;}if(nums[right]==target) ret[1] = right;return ret;}
};
3.x的平⽅根
难度等级:⭐⭐⭐
题目链接:69. x 的平方根 - 力扣(LeetCode)
题目描述:
给你一个非负整数
x
,计算并返回x
的 算术平方根 。由于返回类型是整数,结果只保留 整数部分 ,小数部分将被 舍去 。
注意:不允许使用任何内置指数函数和算符,例如
pow(x, 0.5)
或者x ** 0.5
。示例 1:
输入:x = 4 输出:2示例 2:
输入:x = 8 输出:2 解释:8 的算术平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。
算法思路
找一个数的平方根,暴力枚举的思路是:在小于该数的数组中从第一个元素开始,判断当前元素的平方是否为目标元素。
用二分算法进行优化: 在小于该数的数组中,从中间元素开始判断,之后更新成左右区间的中点继续判断。
在这道题中并不需要真的建立一个数组,将left、right、mid就直接是对应的值
代码
class Solution {
public:int mySqrt(int x) {if(x==0) return 0;if(x==1) return 1;long long left = 1,right = x-1,mid;while(left<right){mid = (left+right)/2 + 1;if(mid*mid > (long long)x) right = mid-1;else left = mid;}return right;}
};
4.⼭峰数组的峰顶
难度等级:⭐⭐⭐⭐
题目链接:852. 山脉数组的峰顶索引 - 力扣(LeetCode)
题目描述:
给定一个长度为
n
的整数 山脉 数组arr
,其中的值递增到一个 峰值元素 然后递减。返回峰值元素的下标。
你必须设计并实现时间复杂度为
O(log(n))
的解决方案。示例 1:
输入:arr = [0,1,0] 输出:1示例 2:
输入:arr = [0,2,1,0] 输出:1示例 3:
输入:arr = [0,10,5,2] 输出:1
算法思路
这道题的暴力枚举思路很好想,从头遍历数组,与后一个元素进行判断,如果大于后一个元素,说明当前位置就是峰顶。
但是题目要求时间复杂度为O(logn) ,说明指引我们用二分算法思想解决:
但是这道题并不是一个有序数组,我们也不能将其变成有序数组(改变了峰顶的下标),那么还能用二分进行解决吗?
✅当然可以,实际上,二分算法并不局限于有序数组,在无序数组中,只要该数组具有二段性,就依然可以使用二分进行解决:
我们可以把数组看成两个区间,其中6是我们的峰顶,而寻找峰顶的问题就转化成了寻找连续区间a的右端点,如此以来就可以用二分进行解决了。
算法流程
①:定义left、right、mid,由于寻找的是区间右端点,根据极端情况判断,mid应该等于left、right的右中点;
②:判断mid元素
a.<左元素,说明一定在b区间,则right指向mid前一个位置,更新mid
b.>右元素,说明在a区间,此时可能是峰顶,left指向mid保存当前位置,更新mid
③:此时left、right相遇处即为峰顶
代码
class Solution {
public:int peakIndexInMountainArray(vector<int>& arr) {int left=0,right=arr.size()-1,mid;while(left<right){mid = (left+right)/2 + 1;if(arr[mid]>arr[mid-1]) left = mid;else right = mid-1;}return left;}
};
5.点名
难度等级:⭐⭐⭐
题目链接:LCR 173. 点名 - 力扣(LeetCode)
题目描述:
某班级 n 位同学的学号为 0 ~ n-1。点名结果记录于升序数组
records
。假定仅有一位同学缺席,请返回他的学号。示例 1:
输入: records = [0,1,2,3,5] 输出: 4示例 2:
输入: records = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8] 输出: 7
算法思路
这道题目是让我们寻找连续数组中缺失的元素,解决方法其实有很多,可以遍历数组,也可以用哈希表解决,但是这道题最快的方法还是二分查找:
同样可以将数组看成a,b两个区间,而题目最终是让我们寻找区间a的右端点,与上一道题目类似,最终我们需要返回的是 区间a的右端点 的下一个下标。
代码
class Solution {
public:int takeAttendance(vector<int>& r) {if(r[0]!=0) return 0;int left = 0,right = r.size()-1,mid;while(left<right){mid = (left+right)/2 + 1;if(r[mid]>mid) right=mid-1;else left=mid;}return left+1;}
};
📖三、总结
二分算法是一种经典且高效的查询方法,核心在于通过不断将查找范围缩小为一半,从而大幅降低查找的时间复杂度,从 O(n)优化为 O(logn)。要注意的是,算法在实际应用中有几个关键细节,如左右临界的处理、中点的选择,以及避免死循环的循环条件设计。
我通过多个具体例题,我们可以体会到二分算法的灵活性和强大之处:其不仅适用于有序数组,还可在满足一定性质的无序场景中巧妙运用。
以上就是【优选算法篇·第三章:二分算法】的全部内容,欢迎指正~
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