记录LeetCode第八天(35. Search Insert Position)

本文详细解析了LeetCode第35题“SearchInsertPosition”,介绍了两种解决方案:暴力逐个比较和二分查找法。通过实例展示了如何在已排序数组中找到目标值的插入位置。

记录LeetCode第八天(35. Search Insert Position)

1.题目

Given a sorted array and a target value, return the index if the target is found. If not, return the index where it would be if it were inserted in order.
You may assume no duplicates in the array.

2.例子

Example 1:

Input: [1,3,5,6], 5
Output: 2

Example 2:

Input: [1,3,5,6], 2
Output: 1

Example 3:

Input: [1,3,5,6], 7
Output: 4

Example 4:

Input: [1,3,5,6], 0
Output: 0

3.代码

先是暴力的一个一个按顺序比大小:

class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        int n=0;
        for(; n<nums.size() && nums[n]<target ; n++);
        return n;               
    }
};

后来再是一半一半比较

class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        int Lo=0, mid=0;//最低位和中间位初始化0
        int hi=nums.size();//最高位初始化
        while( Lo < hi )
        {
            mid = Lo + ((hi - Lo)/2); //中间位就是低位和高位一半的位置
            if(target == nums[mid]) return mid;//中间正好是目标就直接返回
            if(target<nums[mid]) hi = mid;//如果目标值小于中间位的值,让最大为等于中间位
            else  Lo = mid +1;//如果目标值大于中间位值,就让最小值等于中间位后一个值
        }
        return Lo;               
    }
};

可能大晚上的脑子不清楚了,但是还是记录一下为什么返回Lo 并且每次让Lo = mid +1; 不是返回hihi = mid -1;

  1. 如果有一个target比最大数还大,mid的指就会一直增加,直到Lo = nums.size() -1, mid = nums.size(); 这样就会超界。如果有一个target比最小数还小,就返回-1
  2. 但是如果返回Lo 并且每次让Lo = mid -1;如果有一个target比最大数还大,最后就会出现mid = nums.size() -1, Lo = mid +1;然后出循环,返回Lo = nums.size() ,如果有一个target比最小数还小,就一直不进入else Lo = mid +1; 直到hi减到最小出循环输出从初始化以后就没变过的Lo = 0

4.没有啦

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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