STL源码学习----lower_bound和upper_bound算法

最新推荐文章于 2024-10-13 14:42:46 发布

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本文介绍了使用STL中的lower_bound和upper_bound算法进行高效二分查找的方法，并提供了Python实现示例，展示了如何找到非递减序列中目标值的插入位置。

事实证明，自己用while left right来控制经常出现死循环，边界想不清楚的情况，STL的实现非常巧妙：

　　ForwardIter lower_bound(ForwardIter first, ForwardIter last,const _Tp& val)算法返回一个非递减序列[first, last)中的第一个大于等于值val的位置。

ForwardIter upper_bound(ForwardIter first, ForwardIter last, const _Tp& val)算法返回一个非递减序列[first, last)中第一个大于val的位置。

这样正好是第一个和最后一个插入的位置！！！

用起始位置和长度来控制二分查找非常方便，因为如下（仿照STL 实现方法用Python写了一份）：

class Solution:
    def searchInsert(self, nums, target):
        #search lower bound 刚好是第一个插入的位置！！！
        first,cur_len = 0,len(nums)
        while (cur_len > 0):
            half = cur_len >> 1
            if (nums[first+half] < target):
                first = first+half+1
                cur_len = cur_len-(half+1)
            else: #这个因为是nums[first+half] 肯定>= target，所以只保留nums[0..first+half-1]，如果上一个if里的元素都比target小，只能插在末尾
                cur_len = half
        return first

    def searchUpperBound(self, nums, target):
        # search upper bound 刚好是最后一个插入的位置！！！
        first,cur_len = 0,len(nums)
        while (cur_len > 0):
            half = cur_len >> 1
            if (nums[first+half] <= target):
                first = first+half+1
                cur_len = cur_len-(half+1)
            else: #这个因为是nums[first+half] 肯定> target，所以只保留nums[0..first+half-1]，如果上一个if里的元素都小于等于target，只能插在末尾
                cur_len = half
        return first


s = Solution()
y = s.searchInsert([1,3,5,6],2)
print(y)