编程题-在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置(中等)

题目:

给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]

你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

解法一(二分查找):

直接遍历所有数组nums中元素时间复杂度为O(n),没有利用到数组升序排列的条件。由于数组已经排序,因此整个数组是单调递增的,我们可以利用二分法来加速查找的过程。创建函数最终返回结果result设置初始值为[-1, -1],进行二分查找直至left和right两个指针找到指定target目标或者满足left和right关系的终止条件。若left和right找到指定target目标,则进行扩展直到搜索到指定元素的第一个和最后一个位置,如下为笔者实现的代码:

class Solution {
public:
    vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int> result;
        result.push_back(-1);
        result.push_back(-1);
        if(nums.empty()){
            return result;
        }
        int length = nums.size();
        int left = 0;
        int right = length-1;
        while(nums[(left+right)/2]!=target){
            if(nums[(left+right)/2]>target){
                right=(left+right)/2;
            }
            else if(nums[(left+right)/2]<target){
                left=(left+right)/2;
            }
            if(left+1>=right){
                if(nums[left]==target){
                    result[0]=left;
                    result[1]=left;
                    return result;
                }
                if(nums[right]==target){
                    result[0]=right;
                    result[1]=right;
                    return result;
                }
                return result;
            }
        }
        int left_new = (left+right)/2, right_new=(left+right)/2;
        while(left_new>0 && nums[left_new-1]==target){
            left_new--;
        }
        while(right_new<length-1 && nums[right_new+1]==target){
            right_new++;
        }
        result[0]=left_new;
        result[1]=right_new;
        return result;
    }
};

由于利用了二分查找优化对升序数组的遍历过程,因此其时间复杂度为O(log n),符合题目给出要求的解题思路。

解法二(官方解题):

官方解题方法与上述笔者所用思想相同,都是利用了二分法来加速对单调递增数组遍历查找的过程。考虑target开始和结束的位置,其实我们要找的是数组中[第一个等于taget的位置](记为leftIdx)和[第一个大于target的位置减一](记为rightIdx)。

二分查找中,寻找leftIdx即为在数组中寻找第一个大于等于target的下标,寻找rightIdx即为在数组中寻找第一个大于target的下标,然后将下标减一。两者的判断条件不同,为了代码的复用,我们定义binarySearch(nums, target, lower)表示在nums数组中二分查找target的位置,如果lower为true,则查找第一个大于等于target的下标,否则查找第一个大于target的下标。

最后,因为target可能不存在数组中,因此我们需要重新校验我们得到的两个下标leftIdx和rightIdx,看是否符号条件,如果符合条件就返回[leftIdx, rightIdx],不符合就返回[-1, -1]。如下为实现的代码:

class Solution { 
public:
    int binarySearch(vector<int>& nums, int target, bool lower) {
        int left = 0, right = (int)nums.size() - 1, ans = (int)nums.size();
        while (left <= right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            if (nums[mid] > target || (lower && nums[mid] >= target)) {
                right = mid - 1;
                ans = mid;
            } else {
                left = mid + 1;
            }
        }
        return ans;
    }

    vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
        int leftIdx = binarySearch(nums, target, true);
        int rightIdx = binarySearch(nums, target, false) - 1;
        if (leftIdx <= rightIdx && rightIdx < nums.size() && nums[leftIdx] == target && nums[rightIdx] == target) {
            return vector<int>{leftIdx, rightIdx};
        } 
        return vector<int>{-1, -1};
    }
};

时间复杂度: O(logn) ,其中 n 为数组的长度。二分查找的时间复杂度为 O(logn),一共会执行两次,因此总时间复杂度为 O(logn)。空间复杂度:O(1) 。只需要常数空间存放若干变量。

笔者小记:

1、对于已经排列的单调递增数组,我们可以利用二分法来加速查找的过程,避免依次遍历所有数组元素【时间复杂度为O(n)】,利用二分法查找数组元素可将时间复杂度降低至O(logn)。

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