LintCode 63: Search in Rotated Sorted Array II (Binary Search经典题)

本文探讨了在含有重复元素的旋转有序数组中搜索目标值的问题,提供了两种二分查找的解决方案,详细解析了如何处理重复元素以确保算法效率。
  1. Search in Rotated Sorted Array II
    Follow up for Search in Rotated Sorted Array:

What if duplicates are allowed?

Would this affect the run-time complexity? How and why?

Write a function to determine if a given target is in the array.

Example
Example 1:

Input:
[]
1
Output:
false
Example 2:

Input:
[3,4,4,5,7,0,1,2]
4
Output:
true

解法1: Binary Search。
代码如下:

class Solution {
public:
    /**
     * @param A: an integer ratated sorted array and duplicates are allowed
     * @param target: An integer
     * @return: a boolean 
     */
    bool search(vector<int> &A, int target) {
        int n = A.size();
        if (n == 0) return false;
        int start = 0, end = n - 1;
        
        if (A[start] == target) return true;
        if (A[end] == target) return true;
        
        while(start + 1 < end) {
            int mid = start + (end - start) / 2;
            if (A[mid] == target) return true;
            if (A[mid] > A[start] && target < A[start]) start = mid;
            else if (A[mid] < A[start] && target > A[start]) end = mid;
            else {
                if (A[mid] > target) end = mid;
                else start = mid;
            }
        }
        
        if (A[start] == target || A[end] == target) return true;
        return false;
    }
};

解法2:
如果 nums[left] == nums[mid] == nums[right],无法根据它们的相对大小判断「断崖」到底在 mid 的左边还是右边。
所以不要出现 nums[left] == nums[mid] == nums[right] 的情况,即在计算 mid 之前收缩 left, right 边界,提前消除重复元素:

class Solution {
public:
    bool search(vector<int>& nums, int target) {
        int n = nums.size();
        int start = 0, end = n - 1;
        while (start + 1 < end) {
            while (start + 1 < end && nums[start] == nums[start + 1]) start++;
            while (start + 1 < end && nums[end] == nums[end - 1]) end--;
            int mid = start + (end - start) / 2;
            if (nums[start] <= nums[mid]) { // mid is in the left part
                if (nums[start] <= target && target <= nums[mid]) {
                    end = mid;
                } else {
                    start = mid;
                }
            } else { // mid is in the right part
                if (nums[mid] <= target && target <= nums[end]) {
                    start = mid;
                } else {
                    end = mid;
                }
            }
        }
        if (nums[start] == target) return true;
        if (nums[end] == target) return true;
        return false;
    }
};
**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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