力扣34在排序数组中查找元素的第一个和最后一个的位置C++

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思路

  • 二分查找法
  • 在找到目标元素时,定义i=j=mid,i–寻找第一次出现的位置,j++寻找最后一次出现的位置

代码

#include<iostream>
#include<vector>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
    vector<int> ret(2);
    ret[0] = ret[1] = -1;
    int size = nums.size();
    int left = 0, right = size - 1;
    while(left <= right) {
        int mid = (left + right) >> 1;
        if(nums[mid] > target) right = mid - 1;
        else if(nums[mid] < target) left = mid + 1;
        else {
            int i = mid, j = mid;
            while(i >= 0 && nums[i] == target) {
                ret[0] = i;
                i--;
            }
            while(j < size && nums[j] == target) {
                ret[1] = j;
                j++;
            }
            break;
        }
    }
    return ret;
}
//=====官网题解的思路=====================
int pos(vector<int>& nums, int target, bool flag){
    int size = nums.size();
    int left = 0, right = size - 1;
    while(left <= right) {
        int mid = (left + right) >> 1;
        if((flag && nums[mid] >= target) || (nums[mid] > target)) 
            right = mid - 1;
        else left = mid + 1;
    }
    return left;
}
vector<int> searchRange1(vector<int>& nums, int target) {
    vector<int> ret(2);
    ret[0] = ret[1] = -1;
    int pos1 = pos(nums, target, true);
    int pos2 = pos(nums, target, false) - 1;
    if(pos1 <= pos2 && pos1 >= 0 && pos2 < nums.size()){
        ret[0] = pos1;
        ret[1] = pos2;
    }
    return ret;
}
//========================================
int main(){
    vector<int> nums;
    nums.emplace_back(1);
    // nums.emplace_back(5);
    // nums.emplace_back(7);
    // nums.emplace_back(7);
    // nums.emplace_back(8);
    // nums.emplace_back(8);
    // nums.emplace_back(10);
    int target = 1;
    vector<int> ret = searchRange1(nums, target);
    cout<<ret[0]<<" "<<ret[1]<<endl;
    return 0;
}
### LeetCode 'Two Sum' 问题的 C++ 解决方案 #### 暴力解法 (Brute Force Approach) 暴力方法通过双重循环遍历数组中的每一对元素,检查它们之是否等于目标 `target`。这种方法的时间复杂度为 \(O(n^2)\),空间复杂度为 \(O(1)\)[^1]。 ```cpp class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { for(int i = 0; i < nums.size(); i++) { for(int j = i + 1; j < nums.size(); j++) { if(nums[j] == target - nums[i]) { return {i, j}; } } } return {-1, -1}; } }; ``` --- #### 哈希表优化解法 (Hash Table Optimization) 为了提高效率,可以使用哈希表存储已经访问过的数及其索引位置。这样可以在一次遍历中完成查找操作,时间复杂度降低到 \(O(n)\),而空间复杂度增加至 \(O(n)\)[^3]。 ```cpp #include <unordered_map> using namespace std; class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { unordered_map<int, int> hashTable; for(int i = 0; i < nums.size(); ++i){ int complement = target - nums[i]; if(hashTable.find(complement) != hashTable.end()){ return {hashTable[complement], i}; } hashTable[nums[i]] = i; } return {}; } }; ``` 此代码利用了一个无序映射 (`unordered_map`) 来记录已扫描的数字以及其对应的下标。每次迭代都会计算当前数字所需的补数,并检查该补数是否已经在哈希表中存在。 --- #### 排序数组上的双指针技术 (Two Pointers Technique on Sorted Array) 如果输入数组已经是有序的,则可以通过双指针的方法进一步减少内存消耗并提升性能。初始时设置左指针指向第一个元素,右指针指向最后一个元素;随后逐步调整两个指针的位置直到找到满足条件的一对数字或者确认不存在这样的组合[^2]。 ```cpp class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& numbers, int target) { int l = 0, r = numbers.size() - 1; while(l < r){ if(numbers[l] + numbers[r] > target) r--; else if(numbers[l] + numbers[r] < target) l++; else return {l+1, r+1}; } return {}; } }; ``` 注意这里返回的结果是从 1 开始计数的索引而不是默认从零开始的标准 C++ 数组索引。 --- #### 总结 上述三种算法分别代表了不同的思路技术应用方向: - **暴力枚举**适合理解基础逻辑但不适用于大规模数据集; - **哈希表辅助**提供了更高效的解决方案,在实际开发场景中最常用; - **双指针策略**则针对特定情况(即预排序列表)进行了特殊优化处理。 ---
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