LintCode-14(二分查找)

LintCode第14题解析
本文详细解析了LintCode上的第14题——寻找排序数组中目标元素首次出现的位置,采用二分查找算法实现O(logn)的时间复杂度,通过具体样例展示了算法的应用过程。

关于

lintcode系列,第14题,题目网址:https://www.lintcode.com/problem/first-position-of-target/description

描述

给定一个排序的整数数组(升序)和一个要查找的整数target,用O(logn)的时间查找到target第一次出现的下标(从0开始),如果target不存在于数组中,返回-1。
样例:

样例  1:
	输入:[1,4,4,5,7,7,8,9,9,10],1
	输出: 0
	
	样例解释: 
	第一次出现在第0个位置。

样例 2:
	输入: [1, 2, 3, 3, 4, 5, 10],3
	输出: 2
	
	样例解释: 
	第一次出现在第2个位置
	
样例 3:
	输入: [1, 2, 3, 3, 4, 5, 10],6
	输出: -1
	
	样例解释: 
	没有出现过6, 返回-1

思路

二分法思想。

C++实现

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums: The integer array.
     * @param target: Target to find.
     * @return: The first position of target. Position starts from 0.
     */
    int binarySearch(vector<int> &nums, int target) {
        // write your code here
      int head=0,end=nums.size();
      while(head!=end) {
        if(target==nums[(head+end)/2]){
          end=(head+end)/2;
        }
        else if(target>nums[(head+end)/2]) {
          head = (head+end)/2 +1;
        }
        else {
          end=(head+end)/2 -1;
        }
      }
      if(nums[head]==target) {
        return head;
      }
      else {
        return -1;
      }
    }
};
LintCode 1817 - 分享巧克力 是一道经典的算法题目,通常涉及动态规划、贪心算法等知识。这道题的核心思想是如何将一块巧克力分成若干块,并让每块满足一定的条件。 ### 题目概述: 假设有一块 `m x n` 的巧克力网格图,每个格子表示一小块巧克力。你需要将其分给 K 个人,每个人获得连续的一段巧克力(可以横着切或竖着切)。目标是使得所有人的巧克力总和的最大值尽可能小。 --- ### 解法思路: #### 方法一:二分查找 + 模拟验证 我们可以采用“二分查找”的策略来解决这个问题。核心在于设定一个范围 `[min_val, sum_of_chocolate]`,其中 `min_val` 表示单个巧克力单元的最小值,而 `sum_of_chocolate` 则是整个巧克力表的所有数值之和。 步骤如下: 1. **确定搜索区间**:左边界设为数组中的最大元素 (因为至少一人要拿到这个数),右边界设为总和 (即所有人都拿一样的情况)。 2. **验证中间值是否可行**:对于当前猜测的最大值 mid,检查能否通过合理的切割分配方案,使得每个人的份额都不超过该值。 3. 根据结果调整左右边界直至找到最优解。 时间复杂度大约为 O(log(total_sum) * m * n) #### 示例代码片段(Python): ```python def minimizeMaxShare(chocoGrid, k): def canSplit(max_allowed): # 实现判断是否能按照规则分割函数 total = sum(map(sum,chocogrid)) low , high= max([max(row) for row in chocogrid]),total while(low<high): mid=(low+high)//2 if(canSplit(mid)): high=mid else: low=mid+1 return low ``` --- ### 关键点总结: - 使用了高效的二分查找技巧降低暴力枚举的时间开销; - 结合实际场景构建辅助判定功能完成对潜在解答的有效评估;
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