81. Search in Rotated Sorted Array II

本文介绍了三种不同的算法来解决在一个旋转数组中寻找特定元素的问题。这些方法各有特点,一种通过复杂条件判断简化循环逻辑,另一种则优化了判断条件,使得代码更为简洁。通过对不同情况的细致分析,展示了如何有效地实现搜索过程。
 1 class Solution 
 2 {
 3 public:
 4     bool search(vector<int>& nums, int target) 
 5     {
 6         int sz=nums.size();
 7         if(sz==0)
 8             return false;
 9         int k=nums[0];
10         if(target==k)
11             return true;
12         int left=0,right=sz-1;
13         while(nums[left]==k&&left<right)
14             left++;
15         while(nums[right]==k&&right>0)
16             right--;
17         while(left<right)
18         {
19             int mid=left+((right-left)>>1);
20             int cur=nums[mid];
21             if(target==cur)
22                 return true;
23             if(nums[left]<=cur)
24             {
25                 if(target>=nums[left]&&cur>target)
26                     right=mid;
27                 else
28                     left=mid+1;
29             }
30             else
31             {
32                 if(target<=nums[right]&&target>cur)
33                     left=mid+1;
34                 else
35                     right=mid;
36             }       
37         }
38         return nums[left]==target;
39     }
40 };
 1 class Solution 
 2 {
 3 public:
 4     bool search(vector<int>& nums, int target) 
 5     {
 6         int left = 0, right =  nums.size()-1, mid;
 7         
 8         while(left<=right)
 9         {
10             mid = (left + right) >> 1;
11             if(nums[mid] == target) return true;
12 
13             // the only difference from the first one, trickly case, just updat left and right
14             if( (nums[left] == nums[mid]) && (nums[right] == nums[mid]) ) {++left; --right;}
15 
16             else if(nums[left] <= nums[mid])
17             {
18                 if( (nums[left]<=target) && (nums[mid] > target) ) right = mid-1;
19                 else left = mid + 1; 
20             }
21             else
22             {
23                 if((nums[mid] < target) &&  (nums[right] >= target) ) left = mid+1;
24                 else right = mid-1;
25             }
26         }
27         return false;
28     }
 1 class Solution 
 2 {
 3 public:
 4     bool search(vector<int>& nums, int target) 
 5     {
 6         int sz=nums.size();
 7         if(sz==0)
 8             return false;
 9         int k=nums[0];
10         int s=nums[sz-1];
11         if(target==k)
12             return true;
13         int flag=(target<k? 1:0);
14         int left=0,right=sz-1;
15         while(nums[left]==k&&left<sz-1)
16             left++;
17         while(nums[right]==k&&right>0)
18             right--;
19         if(left>right)
20             return false;
21         if(flag==0)
22         {
23             while(left<right)
24             {
25                 int mid=left+((right-left)>>1);
26                 int curmid=nums[mid];
27                 int flagmid=(curmid>k? 0:1);
28                 if(flagmid==0)
29                 {
30                     if(curmid==target)
31                         return true;
32                     else if(curmid>target)
33                         right=mid;
34                     else
35                         left=mid+1;
36                 }
37                 else
38                     right=mid-1;
39             }       
40         }
41         else
42         {
43             while(left<right)
44             {
45                 int mid=left+((right-left)>>1);
46                 int curmid=nums[mid];
47                 int flagmid=(curmid>k? 0:1);
48                 if(flagmid==1)
49                 {
50                     if(curmid==target)
51                         return true;
52                     else if(curmid>target)
53                         right=mid;
54                     else
55                         left=mid+1;
56                 }
57                 else
58                     left=mid+1;
59             }       
60         }
61         return nums[left]==target;
62     }
63 };

三种方法都行,判定条件复杂,程序就简单,判定条件简单,程序就复杂,很科学。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuangbijingdeboke/p/9371149.html

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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