好好刷力扣 | 二分查找算法模板

学习自labuladong大佬

零、二分查找框架

int binarySearch(int[] nums, int target) {
    int left = 0, right = ...;

    while(...) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] == target) {
            ...
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = ...
        } else if (nums[mid] > target) {
            right = ...
        }
    }
    return ...;
}

分析二分查找的一个技巧是:不要出现 else,而是把所有情况用 else if 写清楚,这样可以清楚地展现所有细节。
计算 mid 时需要防止溢出,用mid=left + (right - left) / 2

一、寻找一个数(基本的二分搜索)

这个场景是最简单的,肯能也是大家最熟悉的,即搜索一个数,如果存在,返回其索引,否则返回 -1。

int binarySearch(int[] nums, int target) {
    int left = 0; 
    int right = nums.length - 1; // 注意

    while(left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if(nums[mid] == target)
            return mid; 
        else if (nums[mid] < target)
            left = mid + 1; // 注意
        else if (nums[mid] > target)
            right = mid - 1; // 注意
    }
    return -1;
}

为什么 while 循环的条件中是 <=,而不是 <?
算法中使用的是 [left, right] 两端都闭的区间。这个区间其实就是每次进行搜索的区间。
为什么 left = mid + 1,right = mid - 1?
才明确了「搜索区间」这个概念,而且本算法的搜索区间是两端都闭的,即 [left, right]。当然是去搜索 [left, mid-1] 或者 [mid+1, right] 对不对?因为 mid 已经搜索过,应该从搜索区间中去除。

因为我们初始化 right = nums.length - 1
所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right]
所以决定了while (left <= right)
同时也决定了 left = mid+1 和 right = mid-1
因为我们只需找到一个 target 的索引即可
所以当 nums[mid] == target 时可以立即返回

二、寻找左侧边界的二分搜索

我选择记第二种:

int left_bound(int[] nums, int target) {
    int left = 0, right = nums.length - 1;
    // 搜索区间为 [left, right]
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] < target) {
            // 搜索区间变为 [mid+1, right]
            left = mid + 1;
        } else if (nums[mid] > target) {
            // 搜索区间变为 [left, mid-1]
            right = mid - 1;
        } else if (nums[mid] == target) {
            // 收缩右侧边界
            right = mid - 1;
        }
    }
    // 检查出界情况
    if (left >= nums.length || nums[left] != target)
        return -1;
    return left;
}

三、寻找右侧边界的二分搜索

int right_bound(int[] nums, int target) {
    int left = 0, right = nums.length - 1;
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else if (nums[mid] > target) {
            right = mid - 1;
        } else if (nums[mid] == target) {
            // 这里改成收缩左侧边界即可
            left = mid + 1;
        }
    }
    // 这里改为检查 right 越界的情况,见下图
    if (right < 0 || nums[right] != target)
        return -1;
    return right;
}

在这里插入图片描述

四、例题:

  1. 寻找旋转排序数组中的最小值
    在这里插入图片描述
class Solution {
    public int findMin(int[] nums) {
        int low=0;
        int high=nums.length-1;
        while(low<high){
            int mid=low+(high-low)/2;
            if(nums[mid]<nums[high]){
                high=mid;
            }else if(nums[mid]>nums[high]){
                low=mid+1;
            }
        }
        return nums[high];
    }
}
### Java LeetCode解题技巧和策略 #### 选择合适的数据结构 对于不同的题目,选择最合适的数据结构可以极大地简化问题。例如,在处理字符串操作时,`StringBuilder`类提供了高效的字符序列修改方法;而在频繁查找场景下,哈希表(如`HashMap`或`HashSet`)能够提供接近常数时间复杂度的操作效率[^1]。 ```java // 使用 HashMap 存储键值对关系 Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); map.put(key, value); if (map.containsKey(searchKey)) { int val = map.get(searchKey); } ``` #### 掌握常用算法模板 熟悉并掌握一些经典算法及其对应的代码实现模式有助于快速构建解决方案框架。比如二分查找适用于有序数组中的元素定位任务,其核心在于通过不断缩小搜索区间来逼近目标位置[^2]。 ```java public int binarySearch(int[] nums, int target) { int left = 0; int right = nums.length - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; // 防止溢出 if (nums[mid] == target) { return mid; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return -1; } ``` #### 注重边界条件测试 编写单元测试案例时要特别注意极端情况下的输入验证,这不仅包括正常范围内的数据点,还应该考虑空列表、单个元素集合以及最大/最小可能值等情况。这样做可以帮助发现潜在逻辑错误并提高程序健壮性[^3]。 #### 利用调试工具辅助开发 当遇到难以理解的问题或者性能瓶颈时,借助IDE内置的断点设置功能逐步跟踪变量变化过程往往能带来意想不到的效果。此外,也可以利用日志记录机制输出中间状态以便分析流程走向[^4]。
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