LeetCode算法小抄--二分查找及其变体形式
LeetCode算法小抄--二分查找及其变体形式
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- 二分查找
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- 最基本的二分查找
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- [704. 二分查找](https://leetcode.cn/problems/binary-search/)
- 寻找左侧边界的二分查找
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- 左闭右开的写法形式
- 统一版
- 寻找右侧边界的二分查找
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- 左闭右开的写法形式
- 统一版
- [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/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array/)
- [剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I](https://leetcode.cn/problems/zai-pai-xu-shu-zu-zhong-cha-zhao-shu-zi-lcof/)
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二分查找
最基本的二分查找
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
。
class Solution {public int search(int[] nums, int target) {int left = 0;int right = nums.length - 1; // 注意// 搜索区间在[left, right]while(left <= right){int mid = left + (right - left) / 2;if(nums[mid] == target)return mid;else if(nums[mid] < target)left = mid + 1; // 注意else if(nums[mid] > target)right = mid - 1; // 注意}return -1;}
}
二分查找的细节处理:
计算 mid
时需要防止溢出,代码中 left + (right - left) / 2
就和 (left + right) / 2
的结果相同,但是有效防止了 left
和 right
太大,直接相加导致溢出的情况。
1、为什么 while 循环的条件中是 <=,而不是 <?
答:因为初始化 right
的赋值是 nums.length - 1
,即最后一个元素的索引,而不是 nums.length
。
这二者可能出现在不同功能的二分查找中,区别是:前者相当于两端都闭区间 [left, right]
,后者相当于左闭右开区间 [left, right)
,因为索引大小为 nums.length
是越界的。
我们这个算法中使用的是前者 [left, right]
两端都闭的区间。这个区间其实就是每次进行搜索的区间。
2、那 while 循环什么时候应该终止?搜索区间为空的时候应该终止
答:while(left <= right)
的终止条件是 left == right + 1
,写成区间的形式就是 [right + 1, right]
,或者带个具体的数字进去 [3, 2]
,可见这时候区间为空,因为没有数字既大于等于 3 又小于等于 2 的吧。所以这时候 while 循环终止是正确的,直接返回 -1 即可。
while(left < right)
的终止条件是 left == right
,写成区间的形式就是 [right, right]
,或者带个具体的数字进去 [2, 2]
,这时候区间非空,还有一个数 2,但此时 while 循环终止了。也就是说这区间 [2, 2]
被漏掉了,索引 2 没有被搜索,如果这时候直接返回 -1 就是错误的。
3、为什么 left = mid + 1
,right = mid - 1
?我看有的代码是 right = mid
或者 left = mid
,没有这些加加减减,到底怎么回事,怎么判断?
答:刚才明确了「搜索区间」这个概念,而且本算法的搜索区间是两端都是闭区间的,即 [left, right]
。那么当我们发现索引 mid
不是要找的 target
时,下一步应该去搜索哪里呢?
当然是去搜索区间 [left, mid-1]
或者区间 [mid+1, right]
对不对?因为 mid
已经搜索过,应该从搜索区间中去除。
4、此算法有什么缺陷?
答:比如说给你有序数组 nums = [1,2,2,2,3]
,target
为 2,此算法返回的索引是 2,没错。但是如果我想得到 target
的左侧边界,即索引 1,或者我想得到 target
的右侧边界,即索引 3,这样的话此算法是无法处理的。
这样的需求很常见,你也许会说,找到一个 target
,然后向左或向右线性搜索不行吗?可以,但是不好,因为这样难以保证二分查找对数级的复杂度了。
寻找左侧边界的二分查找
左闭右开的写法形式
int left_bound(int[] nums, int target) {int left = 0;int right = nums.length; // 注意// 搜索区间在[left, right)while (left < right) { // 注意int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] == target) {// 收缩右侧边界right = mid;} else if (nums[mid] < target) {// 搜索区间变为 [mid+1, right)left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {// 搜索区间变为 [left, mid)right = mid; // 注意}}return left;
}
细节处理:
1、为什么 while 中是 <
而不是 <=
?
答:用相同的方法分析,因为 right = nums.length
而不是 nums.length - 1
。因此每次循环的「搜索区间」是 [left, right)
左闭右开。
while(left < right)
终止的条件是 left == right
,此时搜索区间 [left, left)
为空,所以可以正确终止。
2、为什么没有返回 -1 的操作?如果 nums
中不存在 target
这个值,怎么办?
答:其实很简单,在返回的时候额外判断一下 nums[left]
是否等于 target
就行了,如果不等于,就说明 target
不存在。
while (left < right) {//...
}
// 此时 target 比所有数都大,返回 -1
if (left == nums.length) return -1;
// 判断一下 nums[left] 是不是 target
return nums[left] == target ? left : -1;
3、为什么 left = mid + 1
,right = mid
?和之前的算法不一样?
答:「搜索区间」是 [left, right)
左闭右开,所以当 nums[mid]
被检测之后,下一步应该去 mid
的左侧或者右侧区间搜索,即 [left, mid)
或 [mid + 1, right)
。
4、为什么该算法能够搜索左侧边界?
答:关键在于对于 nums[mid] == target
这种情况的处理:找到 target 时不要立即返回,而是缩小「搜索区间」的上界 right
,在区间 [left, mid)
中继续搜索,即不断向左收缩,达到锁定左侧边界的目的。
5、为什么返回 left
而不是 right
?
答:都是一样的,因为 while 终止的条件是 left == right
。
6、能不能想办法把 right
变成 nums.length - 1
,也就是继续使用两边都闭的「搜索区间」?这样就可以和第一种二分搜索在某种程度上统一起来了。
答:当然可以,只要你明白了「搜索区间」这个概念,就能有效避免漏掉元素,随便你怎么改都行。下面我们严格根据逻辑来修改:
因为你非要让搜索区间两端都闭,所以 right
应该初始化为 nums.length - 1
,while 的终止条件应该是 left == right + 1
,也就是其中应该用 <=
:
统一版
int left_bound(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length - 1;// 搜索区间为 [left, right]while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] < target) {// 搜索区间变为 [mid+1, right]left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {// 搜索区间变为 [left, mid-1]right = mid - 1;} else if (nums[mid] == target) {// 收缩右侧边界right = mid - 1;}}// 判断 target 是否存在于 nums 中// 此时 target 比所有数都大,返回 -1if (left == nums.length) return -1;// 判断一下 nums[left] 是不是 targetreturn nums[left] == target ? left : -1;
}
寻找右侧边界的二分查找
左闭右开的写法形式
int right_bound(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length;// 搜索区间为 [left, right)while (left < right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] == target) {// 收缩左侧边界left = mid + 1; // 注意} else if (nums[mid] < target) {// 搜索区间变为 [mid+1, right)left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {right = mid;}}return left - 1; // 注意
}
细节处理:
1、为什么这个算法能够找到右侧边界?
答:当 nums[mid] == target
时,不要立即返回,而是增大「搜索区间」的左边界 left
,使得区间不断向右靠拢,达到锁定右侧边界的目的。
2、为什么最后返回 left - 1
而不像左侧边界的函数,返回 left
?而且我觉得这里既然是搜索右侧边界,应该返回 right
才对。
答:首先,while 循环的终止条件是 left == right
,所以 left
和 right
是一样的,你非要体现右侧的特点,返回 right - 1
好了。
至于为什么要减一,这是搜索右侧边界的一个特殊点,关键在锁定右边界时的这个条件判断:
我们对 left
的更新必须是 left = mid + 1
,就是说 while 循环结束时,nums[left]
一定不等于 target
了,而 nums[left-1]
可能是 target
。
至于为什么 left
的更新必须是 left = mid + 1
,当然是为了把 nums[mid]
排除出搜索区间
3、为什么没有返回 -1 的操作?如果 nums
中不存在 target
这个值,怎么办?
答:只要在最后判断一下 nums[left-1]
是不是 target
就行了。
类似之前的左侧边界搜索,left
的取值范围是 [0, nums.length]
,但由于我们最后返回的是 left - 1
,所以 left
取值为 0 的时候会造成索引越界,额外处理一下即可正确地返回 -1:
while (left < right) {// ...
}
// 判断 target 是否存在于 nums 中
// 此时 left - 1 索引越界
if (left - 1 < 0) return -1;
// 判断一下 nums[left] 是不是 target
return nums[left - 1] == target ? (left - 1) : -1;
4、是否也可以把这个算法的「搜索区间」也统一成两端都闭的形式呢?
统一版
int right_bound(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length - 1;// 搜索区间为 [left, right]while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] < target) {// 搜索区间变为 [mid+1, right]left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {// 搜索区间变为 [left, mid-1]right = mid - 1;} else if (nums[mid] == target) {// 这里改成收缩左侧边界即可left = mid + 1;}}// 最后改成返回 rightif (right < 0) return -1;return nums[right] == target ? right : -1;
}
34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
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。
// 使用List的API 通过测试用例:18 / 88
class Solution {public int[] searchRange(int[] nums, int target) {int[] index = new int[2];List list = Arrays.asList(nums);index[0] = list.indexOf(target);index[1] = list.lastIndexOf(target);return index;}
}
// 采用二分查找,通过测试用例:68 / 88
class Solution {public int[] searchRange(int[] nums, int target) {int leftBound = getLeftBound(nums, target);int rightBound = getRightBound(nums, target);int oneTarget = getOneTarget(nums, target);if (rightBound - leftBound >= 1) {return new int[]{leftBound, rightBound};} else if (oneTarget != -1){return new int[]{1, 1};} else{return new int[]{-1, -1};}}private int getRightBound(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length - 1;int rightBound = -2; // 记录一下 rightBound 没有被赋值的情况// 搜索区间为 [left, right]while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] < target) {// 搜索区间变为 [mid+1, right]left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {// 搜索区间变为 [left, mid-1]right = mid - 1;} else if (nums[mid] == target) {// 这里改成收缩左侧边界即可left = mid + 1;}}// 最后改成返回 rightif (right < 0) return -1;return nums[right] == target ? right : -1;}private int getLeftBound(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length - 1;int leftBound = -2; // 记录一下 leftBound 没有被赋值的情况// 搜索区间为 [left, right]while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] < target) {// 搜索区间变为 [mid+1, right]left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {// 搜索区间变为 [left, mid-1]right = mid - 1;} else if (nums[mid] == target) {// 收缩右侧边界right = mid - 1;}}// 判断 target 是否存在于 nums 中// 此时 target 比所有数都大,返回 -1if (left == nums.length) return -1;// 判断一下 nums[left] 是不是 targetreturn nums[left] == target ? left : -1;} private int getOneTarget(int[] nums, int target){int left = 0;int right = nums.length - 1; // 注意// 搜索区间在[left, right]while(left <= right){int mid = left + (right - left) / 2;if(nums[mid] == target)return mid;else if(nums[mid] < target)left = mid + 1; // 注意else if(nums[mid] > target)right = mid - 1; // 注意}return -1;}
}
剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I
统计一个数字在排序数组中出现的次数。
class Solution {public int search(int[] nums, int target) {int leftBound = getLeftBound(nums, target);int rightBound = getRightBound(nums, target);int oneTarget = getOneTarget(nums, target);if (rightBound - leftBound >= 1){return rightBound - leftBound + 1;} else {return oneTarget;}}private int getRightBound(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length - 1;// 搜索区间为 [left, right]while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] < target) {// 搜索区间变为 [mid+1, right]left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {// 搜索区间变为 [left, mid-1]right = mid - 1;} else if (nums[mid] == target) {// 这里改成收缩左侧边界即可left = mid + 1;}}// 最后改成返回 rightif (right < 0) return -1;return nums[right] == target ? right : -1;}private int getLeftBound(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length - 1;// 搜索区间为 [left, right]while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] < target) {// 搜索区间变为 [mid+1, right]left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {// 搜索区间变为 [left, mid-1]right = mid - 1;} else if (nums[mid] == target) {// 收缩右侧边界right = mid - 1;}}// 判断 target 是否存在于 nums 中// 此时 target 比所有数都大,返回 -1if (left == nums.length) return -1;// 判断一下 nums[left] 是不是 targetreturn nums[left] == target ? left : -1;}private int getOneTarget(int[] nums, int target){int left = 0;int right = nums.length - 1; // 注意// 搜索区间在[left, right]while(left <= right){int mid = left + (right - left) / 2;if(nums[mid] == target)return 1;else if(nums[mid] < target)left = mid + 1; // 注意else if(nums[mid] > target)right = mid - 1; // 注意}return 0;}
}
总结:
1、分析二分查找代码时,不要出现 else,全部展开成 else if 方便理解。
2、注意「搜索区间」和 while 的终止条件,如果存在漏掉的元素,记得在最后检查。
3、如需定义左闭右开的「搜索区间」搜索左右边界,只要在 nums[mid] == target
时做修改即可,搜索右侧时需要减一。
4、如果将「搜索区间」全都统一成两端都闭,好记,只要稍改 nums[mid] == target
条件处的代码和返回的逻辑即可
–end–