算法学习|Day1-数组|Leetcode704二分查找,Leetcode27移除元素

文章详细介绍了LeetCode上的两道题目——704题(二分查找)和27题(移除元素)。对于二分查找,提供了两种方法,分别是左闭右闭和左闭右开的区间处理方式。而对于移除元素,对比了暴力算法和双指针法,强调双指针法在效率上的优势。

一、Leetcode704(二分查找)

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。

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
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1

题目链接:https://leetcode.cn/problems/binary-search/

解题思路

  • 数组有序,无重复元素,选择二分法
  • 注意二分法的区间问题!![left,right] or [left,right)

方法一:左闭右闭[left,right]

  • right指针初始化的值为len(nums)-1
  • while的循环条件为left<=right(右闭区间,相等也成立!)
  • 当nums[middle]>target时,right=middle-1(因为target一定在middle的左边,所以闭区间内不要再包含middle! 如下图! )
  • 当nums[middle]<target时,left=middle+1(同上,target一定在middle的右边)

在这里插入图片描述
上图流程:当target在middle的左边时,left位置不变,要更改right的位置,right的位置变成middle-1。

class Solution(object):
    def search(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: int
        """
        # [left,right] method
        left, right = 0, len(nums)-1
        while(left <= right):
            middle = left + (right - left) // 2   #注意是(right-left)!!
            if(nums[middle] > target):
                right = middle - 1
            elif(nums[middle] < target):
                left = middle + 1
            else:
                return middle
        return -1

方法二:左闭右开[left,right)

  • right指针初始化的值为len(nums)
  • while的循环条件为left<right(右开区间,相等不成立了!例如[1,1)是不成立的)
  • 当nums[middle]>target时,right=middle(target一定在middle的左边,右开区间正好满足,如下图! )
  • 当nums[middle]<target时,left=middle+1(target一定在middle的右边,左闭区间内不要再包含middle)
    在这里插入图片描述上图流程:当target在middle的左边时,left位置不变,要更改right的位置,right的位置变成middle。
class Solution(object):
    def search(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: int
        """
        # [left, right)方法
        left, right = 0, len(nums)   # 注意是len(),没有减一!!
        while(left < right):
            middle = left + (right - left) // 2
            if(nums[middle] > target):
                right = middle
            elif(nums[middle] < target):
                left = middle + 1
            else:
                return middle
        return -1

总结

  • 关于middle的写法:
    1、middle= (right - left) // 2:两个数之间的距离,跟下标无关
    2、middle= (right + left) // 2:会发生上溢问题。int 占用 4 字节,32 比特,数据范围为:-2147483648 ~ 2147483647 [-2^31 ~ 2^31-1]
    两个都接近 2147483647的数字而言,它们相加的结果将会溢出,变成负数。
    3、middle= left + (right - left) // 2:左指针下标+距离的一半,正确!
  • 关于right的初始值:
    1、当区间为[left,right],right=len(nums)-1
    2、当区间为[left,right),right=len(nums)


二、Leetcode27(移除元素)

题目描述

给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。
元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

输入:nums = [3,2,2,3], val = 3
输出:2, nums = [2,2]
解释:函数应该返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 2。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。例如,函数返回的新长度为 2 ,而 nums = [2,2,3,3] 或 nums = [2,2,0,0],也会被视作正确答案。
输入:nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2
输出:5, nums = [0,1,4,0,3]
解释:函数应该返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 3, 0, 4。注意这五个元素可为任意顺序。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

题目链接:https://leetcode.cn/problems/remove-element/description/

解题思路

  • 数组元素是不能删的,只能覆盖
  • 暴力算法要两次循环,双指针一次循环

方法一:暴力算法

  • 第一个循环找到需要删除的元素
  • 第二个循环覆盖要删除的元素,将这个后面的元素全部向前移动一位
class Solution(object):
    def removeElement(self, nums, val):
        """
        :type nums: List[int]
        :type val: int
        :rtype: int
        """
        size = len(nums)
        i = 0
        # 暴力算法
        while i < size:
            if nums[i] == val:
                for j in range(i + 1, size):
                    nums[j - 1] = nums[j]
                i -= 1
                size -= 1
            i += 1
        return size

方法二:双指针

  • 一个循环
  • fast指针找不含有目标元素的元素
  • slow指针为新数组下标位置,赋值为fast指针的值
class Solution(object):
    def removeElement(self, nums, val):
        """
        :type nums: List[int]
        :type val: int
        :rtype: int
        """
        fast = 0
        slow = 0
        size = len(nums)
        # 双指针方法
        while(fast < size):
            if(nums[fast] != val):
                nums[slow] = nums[fast]
                slow +=1
            fast +=1
        return slow

总结

  • 双指针法更好,暴力算法时间复杂度为O(n^2),双指针法为O(n)

心得:开始一刷Leedcode,希望能够坚持下去!万事开头难,重要的是开始了~

评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值