【LeetCode】【二分法】防止溢出 mid =left+(right-left)/2; while(left《right)【left,mid】【mid+1,right】

本文介绍了一种使用二分法高效定位首个错误版本的方法。在给定一系列版本中,通过调用isBadVersion()函数判断版本状态,实现了快速查找首个失败版本的目标。

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278第一个错误的版本

你是产品经理,目前正在带领一个团队开发新的产品。不幸的是,你的产品的最新版本没有通过质量检测。由于每个版本都是基于之前的版本开发的,所以错误的版本之后的所有版本都是错的。

假设你有 n 个版本 [1, 2, ..., n],你想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本。

你可以通过调用 bool isBadVersion(version) 接口来判断版本号 version 是否在单元测试中出错。实现一个函数来查找第一个错误的版本。你应该尽量减少对调用 API 的次数。

示例:

给定 n = 5

调用 isBadVersion(3) -> false
调用 isBadVersion(5) -> true
调用 isBadVersion(4) -> true

所以,4 是第一个错误的版本。 


二分法:

while(left<right)

防止溢出 mid =left+(right-left)/2;

【left,mid】【mid+1,right】

return left,right均可


// Forward declaration of isBadVersion API.
//00001111找到第一个1
//1~n
bool isBadVersion(int version);

//二分法
int firstBadVersion(int n) {
    if(1==n)
        return 1;
    int left=1;
    int right=n;
    int mid ;  
    while(left<right)
    {
        mid =left+(right-left)/2; //left+(right-left)/2;   //防止溢出 (left+right)/2;
        if(isBadVersion(mid)==1)//【left,mid】1
            right = mid;
        else //0【mid+1,right】
            left = mid+1;
    }//left=right时结束
    return left;//返回left、right都可以
}
/*
//直接查找:时间超限
int firstBadVersion(int n) {
    int i;
    for(i=1;i<=n;i++)
        if(isBadVersion(i)==1)
            break;
    return i;
}
*/


mid =left+(right-left)/2;         //left+(right-left)/2; //防止溢出 (left+right)/2;



<think>首先,用户的问题是:“我想理解代码中cnt[c]++的含义请问java数组cnt[c]++的作用以及在滑动窗口算法中的使用”。所以,我需要解释Java中的`cnt[c]++`在数组中的含义,以及它在滑动窗口算法中的应用。关键点:-`cnt[c]++`:在Java中,这是一个数组操作。`cnt`是一个数组,`c`是一个索引(通常是一个字符的ASCII值减去某个偏移量,比如`'a'`),`cnt[c]++`将数组`cnt`在索引`c`位置的值增加1。这相当于`cnt[c]=cnt[c]+1;`。在滑动窗口算法的上下文中:-滑动窗口算法常用于处理字符串或数组的子集问题,比如子串、子序列的计数或查找。-引用中提供了几个例子:-引用[1]:检查s2是否包含s1的排列。使用`cnt1`和`cnt2`数组来统计字符频率。-引用[2]:替换k个字符后找到最长重复字符子串。使用数组来统计字符出现次数。-引用[3]:找到所有变位词的起始索引。使用`count`数组来跟踪字符差异。-引用[4]:类似引用[1],用C++实现。-引用[5]:找到指定瑕疵度的元音子串,使用变量统计。在这些例子中,`cnt[c]++`或类似操作是用来:1.**初始化窗口**:在窗口起始位置,遍历初始窗口内的字符,增加对应字符的计数。2.**滑动窗口**:当窗口向右移动时,添加新字符(`cnt[new_char]++`)和移除旧字符(`cnt[old_char]--`)。这样,数组`cnt`始终表示当前窗口内的字符频率分布。具体作用:-在频率统计中:`cnt[c]++`增加字符`c`的出现次数。-在滑动窗口算法中:这帮助维护窗口内的状态(如字符计数),以便快速检查条件(如频率是否匹配)。例如,在引用[1]的代码中:```java++cnt1[s1.charAt(i)-'a'];//初始化s1的字符计数++cnt2[s2.charAt(i)-'a'];//初始化s2的初始窗口计数```然后,在滑动时:```java++cnt2[s2.charAt(i)-'a'];//添加新字符--cnt2[s2.charAt(i-n)-'a'];//移除旧字符```回答结构:-由于用户要求“回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题”,我应该一步步解释。-先解释`cnt[c]++`的基本含义。-然后解释在滑动窗口算法中的具体应用。-提供例子或引用给定的代码片段来支持。系统级指令:-所有行内数学表达式用`$...$`,但这里可能不涉及数学表达式,除非是公式。-独立公式用`$$...$$`,如果需要。-使用中文回答。-生成相关问题:在最后添加相关问题。-在引用的段落末尾添加引用标识,如`[^1]`。用户可见层:-确保回答真实可靠。基于提供的引用和一般知识。最终回答框架:1.**解释`cnt[c]++`**:定义和Java语法。2.**在滑动窗口中的作用**:如何用于维护窗口状态。3.**结合引用例子**:引用具体代码。4.**总结**。5.**生成相关问题**。相关问题:基于用户的问题,生成关于滑动窗口算法或相关概念的问题。例如:1.滑动窗口算法的时间复杂度是多少?2.如何优化滑动窗口算法?3.在哪些场景下使用滑动窗口算法?</think>### `cnt[c]++` 在 Java 数组中的作用及在滑动窗口算法中的使用 在 Java 中,`cnt[c]++` 是一个常见的数组操作,用于对数组元素进行递增计数。下面我将逐步解释其含义和在滑动窗口算法中的应用。 #### 1. **`cnt[c]++` 的基本含义** - **语法解析**: - `cnt` 是一个整型数组(例如 `int[] cnt = new int[26]`)。 - `c` 是一个索引值,通常通过字符转换得到(如 `c = s.charAt(i) - 'a'`,将字符映射到 `0-25` 的索引)。 - `cnt[c]++` 等价于 `cnt[c] = cnt[c] + 1`,表示将数组 `cnt` 在索引 `c` 位置的值增加 1- **作用**: - 用于统计某个事件或元素的出现频率。例如,在字符串处理中,`cnt[c]++` 可以统计字符 `c` 的出现次数。 - 示例:如果 `c = 'b' - 'a' = 1`,则 `cnt[1]++` 会使数组 `cnt` 的索引 1 的值加 1,表示字符 `'b'` 的计数增加。 #### 2. **在滑动窗口算法中的作用** 滑动窗口算法是一种高效处理子串或子数组问题的技巧,常用于字符串匹配、频率统计等场景。`cnt[c]++` 在其中的核心作用是 **动态维护窗口内的状态**: - **初始化窗口**:在窗口起始位置,遍历初始窗口内的元素,使用 `cnt[c]++` 统计字符频率。 - **滑动窗口**: - 当窗口向右移动时: - **添加新元素**:对新进入窗口的字符执行 `cnt[c]++`,增加其计数。 - **移除旧元素**:对离开窗口的字符执行 `cnt[c]--`(即减少计数)。 - **状态检查**:通过比较 `cnt` 数组(如 `Arrays.equals(cnt1, cnt2)`)快速判断当前窗口是否满足条件(如字符频率是否匹配)。 这种操作确保了窗口的移动只涉及常数时间的更新($O(1)$),而非重新计算整个窗口,从而提升算法效率(时间复杂度通常为 $O(n)$)[^1]。 #### 3. **在引用代码中的具体应用** 参考您提供的引用,以下是几个典型例子: - **例 1:检查字符串排列(引用[1])** 在 `checkInclusion` 方法中: ```java int[] cnt1 = new int[26]; // 统计 s1 的字符频率 int[] cnt2 = new int[26]; // 统计 s2 当前窗口的字符频率 for (int i = 0; i < n; ++i) { ++cnt1[s1.charAt(i) - 'a']; // 初始化 s1 计数 ++cnt2[s2.charAt(i) - 'a']; // 初始化 s2 的初始窗口 } for (int i = n; i < m; ++i) { ++cnt2[s2.charAt(i) - 'a']; // 新字符加入窗口:计数增加 --cnt2[s2.charAt(i - n) - 'a']; // 旧字符移出窗口:计数减少 if (Arrays.equals(cnt1, cnt2)) return true; // 检查频率是否匹配 } ``` - `cnt2[s2.charAt(i) - 'a']++`:当窗口右移时,新字符加入,增加其计数。 - 作用:快速判断 `s2` 的某个窗口是否与 `s1` 的字符频率相同(即排列)[^1][^4]。 - **例 2:找到所有变位词(引用[3])** 在 `findAnagrams` 方法中: ```java int[] count = new int[26]; for (int i = 0; i < p.length(); i++) { count[p.charAt(i) - 'a']--; // 初始化 p 的负计数 count[s.charAt(i) - 'a']++; // 初始化 s 的初始窗口正计数 } for (int i = n; i < m; i++) { count[s.charAt(i) - 'a']++; // 新字符加入:计数增加 count[s.charAt(i - n) - 'a']--; // 旧字符移出:计数减少 if (diff == 0) res.add(i - n + 1); // 通过 diff 检查匹配 } ``` - `count[...]++`:动态更新窗口内字符频率,结合 `diff` 变量判断变位词位置[^3]。 - **例 3:最长重复字符子串(引用[2])** 在 `characterReplacement` 方法中: ```java for (int right = 0; right < s.length(); ++right) { cnt += (s.charAt(right) != c) ? 1 : 0; // 非目标字符时计数增加 while (cnt > k) { cnt -= (s.charAt(left) != c) ? 1 : 0; // 移出字符时计数减少 left++; } res = Math.max(res, right - left + 1); } ``` - 这里虽未直接使用数组,但逻辑类似:`cnt` 变量通过递增/递减维护窗口中非目标字符的数量[^2]。 #### 4. **关键总结** - **`cnt[c]++` 的本质**:高效更新频率计数,是滑动窗口算法的核心操作。 - **优势**:通过局部更新(而非全局重新计算),实现 $O(n)$ 时间复杂度。 - **适用场景**:字符串匹配、子串查找、频率统计等问题,尤其在 LeetCode 类算法题中常见。 如果您有具体代码片段需要分析,我可以进一步解释!
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