LeetCode154 寻找旋转排序数组中的最小值 II(二分)

本文主要介绍了LeetCode第154题的解法,该题与153题相似,但增加了处理重复元素的条件。在给定的非递减有序数组中,通过二分查找法寻找最小值。当mid与右端点相等时,将区间向左移动一位以避免重复元素的影响。在大量重复元素情况下,时间复杂度可能会退化到线性。代码实现中展示了如何处理这种情况。

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题目链接:leetcode154

题面

在这里插入图片描述

题目大意

具体题意和 153 那道一样,只不过多了一个元素重复的条件。

解题思路

暴力


二分

做法和 153 一样,只不过对于 mid 和 右端点相等时,我们把区间 - 1 即可。

当然,在有大量重复元素的情况下,时间复杂度会退化到 O ( n ) O(n) O(n)

注意:这两题的右边界 r 都被设为 n - 1 ,这是因为我们知道数组中一定有答案,则如果和正常的二分那样设置在 n 的未知,则最后结束循环的时候 l 可能越界到达 n 。此外,如果初始设置在 n 时,每次在算 mid 的值时,会使得左区间长度不小于右区间的长度。


代码实现

class Solution {
public:
    int findMin(vector<int>& nums) {
        int l = 0, r = nums.size()-1, mid;
        while (l < r) {
            mid = l + (r - l >> 1);
            if (nums[mid] < nums[r]) r = mid;
            else if (nums[mid] > nums[r]) l = mid+1;
            else r = r - 1;
        }
        return nums[l];
    }
};
identity 身份认证 购VIP最低享 7 折! triangle vip 30元优惠券将在 04:24:36 后过期 去使用 triangle 数据可视化是将复杂的数据集通过图表、图像等视觉元素进行呈现,以便于人们更容易地理解和解读数据。在“数据可视化期末课设~学生成绩可视化分析.zip”这个压缩包中,我们可以看到一系列与数据可视化相关的资源,包括Jupyter代码、HTML图片、答辩PPT以及Word文档,这些内容涵盖了数据可视化的基础到高级应用,适合于完成一个全面的期末课程设计项目。 Jupyter代码是使用Python编程语言进行数据处理和可视化的主要工具。在这个项目中,学生可能使用了pandas库来加载和清洗数据,可能涉及到的数据处理步骤包括去除重复值、处理缺失值以及数据类型转换等。接着,他们可能使用matplotlib或seaborn库来创建各种图表,如直方图、散点图、箱线图等,以展示学生成绩的分布、对比和趋势。此外,更高级的可视化库如plotly或bokeh可能也被用来实现交互式图表,增加用户对数据的理解深度。 保存的HTML图片是Jupyter Notebook的输出结果,它展示了代码运行后的可视化效果。这些图片可以直观地揭示学生成绩的统计特征,例如平均分、标准差、最高分和最低分等。通过颜色编码或者图例,我们可以识别出不同科目或者不同班级的表现,帮助分析教学质量和学生学习情况。 答辩PPT则可能包含项目的概述、目的、方法、结果和结论。在PPT中,学生可能会详细阐述他们选择特定可视化方法的理由,如何解读图表,以及从数据中得出的洞察。此外,PPT的制作也是展示其表达和沟通能力的重要部分,要求清晰、有逻辑地组织信息。 Word文档可能是项目报告,详细记录了整个过程,包括数据来源、预处理步骤、使用的可视化技术、分析结果以及可能遇到的问题和解决方案。报告中的数据分析部分会详细解释图表背后的含义,例如通过对比不同学科的分数分布,找出哪些科目可能存在困难,或者分析成绩与特定因素(如性别、年级等)的关系。 这个压缩包提供了完整的数据可视化项目实例,涉及了数据获取、处理、可视化和解释的一系列步骤,对于学习和掌握数据可视化技能非常有价值。通过这样的练习,学生不仅能够提高编程技巧,还能培养数据驱动思维和问题解决能力,为未来从事数据分析或相关领域的工作打下坚实的基础。
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