leetcode 540. Single Element in a Sorted Array(排序数组中的单个元素)

给定一个已排序且每个元素重复两次的数组,使用二分查找算法在O(logn)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度内找到唯一出现一次的元素。通过判断二分查找过程中子序列的奇偶性来定位目标元素。

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在这里插入图片描述

给一个已经排好序的升序数组,其中每个元素都会重复2次,只有一个元素只有一个,
找出这个只有一个的元素。
要求时间复杂度在O(logn), 空间复杂度在O(1).

思路:

时间复杂度为O(logn), 让人想到了binary search.

因为时间复杂度为O(1), 所以不能用一个数组来保存每个元素出现的次数。

不过,每个元素也就出现2次,而且是排好序的,也就是说相同的元素都是在一起的。
可以用一个cnt, 元素第一次出现时cnt = 1, 第2次出现时cnt = 0,
那么只出现一次的元素,cnt就无法清0,于是就被找出来了。
但是这种方法需要遍历数组,时间复杂度为O(n), 也能通过测试。

    public int singleNonDuplicate(int[] nums) {
        int cnt = 1;
        int n = nums.length;

        if(n == 1) return nums[0];
        for(int i = 1; i < n; i++) {
            if(nums[i] != nums[i-1]) {
                if(cnt == 1) return nums[i-1];
                else cnt = 1;
            } else {
                cnt = 0;
            }
        }
        return nums[n-1];
    }

下面看一下binary search.

为什么能用binary search呢?
因为每个元素出现2次(长度为偶数),只有一个元素出现了1次,
包含出现了1次的元素的部分,长度一定是奇数。

我们可以判断奇数的长度出现在左边还是右边,把left, right指针卡在奇数长度的部分。

举个例子:
2,2,3,3,4
[0] [1] [2] [3] [4]
left = 0, right = 4, mid = 2
右半边的长度(不含mid本身)为right - mid = 2, 长度为偶数,

但是发现没有,nums[mid]和nums[mid+1]两个数是一样的,
现在的长度right-mid 把两个相同的元素拆开了,违背了刚才判断的标准,
2个相同的元素都在一起才符合长度为偶数的标准,拆开了就不能按照长度为奇偶来判断了。

所以要比较nums[mid]和nums[mid+1]两个元素,如果相同,把nums[mid]也算进右边,
所以现在右边长度为奇数,可以判断单个的元素在右边,移动left = mid + 2(跳过重复元素)。
那如果是下面的例子:
1,2,2,3,3,
可以看到右边长度为偶数,这时要移动right = mid - 2(跳过重复元素)

直到nums[mid] 和 nums[mid + 1], nums[mid-1]都不相等, 返回nums[mid].

    public int singleNonDuplicate(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        if(n == 1) return nums[0];

        int left = 0;
        int right = n - 1;

        while(left <= right) {
            int mid = left + (right - left)/2;
            boolean isEvenLen = ((right - mid) % 2 == 0);
            if(mid >= 1 && nums[mid] == nums[mid-1]) {
                if(isEvenLen) right = mid-2;
                else left = mid + 1;
           //重复元素算进右边长度
            } else if(mid < n - 1 && nums[mid] == nums[mid+1]) {
                if(isEvenLen) left = mid + 2; //算进重复元素后,右边长度为奇数,单个元素在右边
                else right = mid - 1;
            } else {
                return nums[mid];
            }
        }
        return -1;
    }
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