求旋转数组中的最小数字
题目:把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。例如,数组 [3,4,5,1,2] 为 [1,2,3,4,5] 的一个旋转,该数组的最小值为1。
思路:
方式一:根据题目已给的信息,是将一个递增的数组进行旋转,所以,我们可以从后往前遍历数组。时间复杂度:O(n)
即:定义两个指针分别记作current、before。其中current指向数组中的最后一个元素,before指向数组中的倒数第二个元素。
比较 numbers[current] 和 numbers[before]的大小。若:numbers[current] > current[before],也就说,目前这两个指针所指向的数据是在一个递增的序列中,于是current--,before--。一直比较。直到numbers[before] > numbers[current]时,此时,我们就找到了旋转点,此时current指向的元素,就是旋转数组中最小的元素
图示:
如图,current指向数组的最后一个元素,before指向数组的倒数第二个元素。

比较numbers[before] 与 numbers[current]的值,numbers[before] < numbers[current],于是,before--,current--,得下图:

再次比较numbers[before]与numbers[current],numbers[before] < numbers[current],于是before--,current--,得下图:

此时,numbers[before] > numbers[curent],numbers[current]就是我们要找的元素。
代码实现:
public static int minArray(int[] numbers) {
int current = numbers.length-1;
int before = current-1;
while(before>=0 && numbers[before] <=numbers[current]){
before--;
current--;
}
return numbers[current];
}
方式二:二分查找法。平均时间复杂度:O(NlogN),最坏时间复杂度:O(n)
定义左边界:left,右边界:right,以及中间指针mid。
比较numbers[mid] 与 numbers[right]。有三种情况:
① 当numbers[mid] > numbers[right]时,即中间元素大于右边界元素。说明,数组中的最小值一定不在左半部分(我们始终要注意,旋转数组是由递增数组旋转后得来的),一定是在右半部分的,所以我们将mid+1赋给left。
② 当numbers[mid] < numbers[right]时,即中间元素小于右边界元素。说明,数组中的最小值一定不在右半部分,一定是在左半部分。所以我们将mid赋给left;
③ 当numbers[mid] == numbers[right]时,此时,我们不能确定数组中的最小值是在左半部分还是右半部分,但我们可以肯定的是,有一个值,能够代替right所指向的值,即numbers[mid]。此时,我们缩小数组的范围,即让right--即可。
④ 解决疑问:为什么在右半部分的时候是left = mid+1,而在左半部分的时候是right = mid呢? 这是因为,如果数组最小值在左半部分,即②这种情况,我们已经比较了numbers[mid] < numbers[right],此时,我们不能确定mid指向的值是否是最小的,所以我们需要保留一下。而如果是在右半部分,即①这种情况,我们比较了numbers[mid] > numbers[right],我们已经知道了mid所指向的数最起码要比right指向的数字大,所以它必不可能是最小的数,所以我们需要让mid+1。
代码实现:
public static int minArray3(int[] numbers){
int left = 0;
int right = numbers.length-1;
int mid=0;
while(left<=right){
mid = ((right-left)>>1) + left;
if(numbers[mid] > numbers[right]){
left = mid+1;
}else if(numbers[mid] < numbers[right]){
right = mid;
}else{
right--;
}
}
return numbers[left];
}
本文介绍了如何在旋转后的递增排序数组中找到最小值。提供了两种方法:一种是从后往前遍历,时间复杂度为O(n);另一种是使用二分查找法,平均时间复杂度为O(NlogN),最坏情况为O(n)。详细解释了每种方法的思路,并给出了相应的代码实现。
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