leetcode 278 First Bad Version

本文介绍了一种算法,用于从一系列软件版本中找出首个出现故障的版本。通过使用二分搜索策略,该方法能够最小化调用质量检查API的次数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

You are a product manager and currently leading a team to develop a new product. Unfortunately, the latest version of your product fails the quality check. Since each version is developed based on the previous version, all the versions after a bad version are also bad.

Suppose you have n versions [1, 2, ..., n] and you want to find out the first bad one, which causes all the following ones to be bad.

You are given an API bool isBadVersion(version) which will return whether version is bad. Implement a function to find the first bad version. You should minimize the number of calls to the API.

Credits:
Special thanks to @jianchao.li.fighter for adding this problem and creating all test cases.

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// Forward declaration of isBadVersion API.
bool isBadVersion(int version);

class Solution {
public:
    int firstBadVersion(int n) {
        int left = 1, right = n, mid = 0;
        
        while(left < right) {
            mid = left + (right-left)/2;
            
            if(isBadVersion(mid)) {
                right = mid;
            } else {
                left = mid + 1;
            }
        }
        
        return left;
    }
};



int BinarySearch(int array[], int n, int value) {
	int left = 0;
	int right = n - 1;
	//如果上面这句是int right = n, 那么下面有两处需要修改,以保证一一对应
	//1.循环的条件是while(left < right)
	//2.循环内,当arr[middle] > value的时候, right = mid

	while(left <= right) { //循环条件,适时而变
		//求中间位置,使用移位的方法是为了防止溢出,同时也更高效
		int middle = left+((right-left)>>1);

		if(array[middle] > value) {
			right = middle-1; //right赋值,适时而变
		}else if(array[middle] < value) {
			left = middle+1;
		} else {
			//数组中不相等的情况更多
			return middle;
		}
	}
}


内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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