154. Find Minimum in Rotated Sorted Array II (H)

探讨在可能包含重复元素的旋转排序数组中寻找最小值的问题,介绍两种解决方法:改进版二分查找法与分治法,并分析其运行时间复杂度。

Find Minimum in Rotated Sorted Array II (H)

Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand.

(i.e., [0,1,2,4,5,6,7] might become [4,5,6,7,0,1,2]).

Find the minimum element.

The array may contain duplicates.

Example 1:

Input: [1,3,5]
Output: 1

Example 2:

Input: [2,2,2,0,1]
Output: 0

Note:


题意

将一递增数列的随机后半部分与前半部分换位,得到新数组,在新数组中查找最小值(数组中有重复的值)。

思路

153. Find Minimum in Rotated Sorted Array 相比,允许数组中存在重复的值,这带来的问题是,很难根据一个元素与最左侧元素的大小关系来判断它是落在左区间还是右区间,如数组 [10, 10, 1, 10, 10, 10]。

因此在 153. Find Minimum in Rotated Sorted Array 解法的基础上做出改动:只有当nums[mid]与nums[left]存在严格的大于小于关系时,才能确定mid是落在左区间还是右区间,而当nums[mid]等于nums[left]时,因为无法有效判断区间归属,只能令left右移(或者right左移)。在最坏情况下(全元素一样),时间复杂度退化至 O ( N ) O(N) O(N)

也可以用分治法实现。


代码实现 - 二分法

class Solution {
    public int findMin(int[] nums) {
        int left = 0, right = nums.length - 1;

        while (left < right) { 
            // 当前区间已经是有序区间,则最小值就是nums[left]
            if (nums[left] < nums[right]) {
                return nums[left];
            }
            
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (nums[mid] < nums[right]) {
                right = mid;
            } else if (nums[mid] > nums[right]) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right--;
            }
        }

        return nums[right];
    }
}

代码实现 - 分治法

class Solution {
    public int findMin(int[] nums) {
        return findMin(nums, 0, nums.length - 1);
    }

    private int findMin(int[] nums, int left, int right) {
        if (left == right) {
            return nums[left];
        }

        int mid = left + (right - left) / 2;
        return Math.min(findMin(nums, left, mid), findMin(nums, mid + 1, right));
    }
}
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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