leetcode 33. Search in Rotated Sorted Array

本文介绍了解决LeetCode第33题的方法,通过两次二分查找在旋转后的有序数组中寻找目标值。首先确定旋转点,再分别在两段有序数组中查找目标值。

leetcode第33题,题目比较简单,相当于就是在前后部分都是有序的序列中找target.马上就会想到二分查找,关键是先找到两个有序序列的分界点,同样分界点也是用二分查找找。容易忽略的点是可能整个序列没有rotate,就是一个上升序列。

class Solution {

public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        int nLen=nums.size();
        if(nLen==0)
            return -1;
        if(nLen==1)
            if(nums[0]==target)
                return 0;
            else
            return -1;                    
        int leftMin=nums[0];
        int rightMax=nums[nLen-1];
        int left=0;
        int pior;
        int result=-1;
        int right=nums.size()-1;
        if(leftMin>rightMax)
        {
        while(left<=right)
        {
            int mid=(left+right)/2;         
            if(nums[mid]>=leftMin)
            {
                if(nums[mid+1]<nums[mid])
                {
                    pior=mid;
                    break;
                }
                left=mid+1;
            }
            if(nums[mid]<=rightMax)
            {
                right=mid-1;
            }
        }
        }else
            pior=nLen-1;
        if(target>=leftMin)//在左边序列中找
        {
            int left=0,right=pior; 
            while(left<=right)
            {
                  int mid=(left+right)/2;
                if(nums[mid]==target)
                {
                    result=mid;
                    break;
                }
                else if(nums[mid]>target)
                       right=mid-1;
                    else
                        left=mid+1;
                        
            }
                
        }
         else//在右边序列中找
         {
             int left=pior+1,right=nLen-1;
             while(left<=right)
             {
                int mid=(left+right)/2;
                   if(nums[mid]==target)
                {
                    result=mid;
                    break;
                }
                else if(nums[mid]>target)
                    right=mid-1;
                    else
                        left=mid+1;
             }
             
         }
        return result;                    
    }
};
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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