Leecode-153(二分查找)

博客围绕leetcode-153搜索旋转排序数组展开,介绍用二分查找找出其中最小元素。给出Java版本主要思路,如数组只有一个数直接返回,若首数小于尾数说明未旋转也直接返回首数,其他情况用二分查找。还提及将代码转换为Python类型。

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DAY 2

leetcode-153 搜索旋转排序数组
Tag:二分查找——原理比较容易想明白

题目详述
假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。

( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。

请找出其中最小的元素。

你可以假设数组中不存在重复元素。

示例1:
输入: [3,4,5,1,2]
输出: 1

示例2 :
输入: [4,5,6,7,0,1,2]
输出: 0

为什么不直接用min,哈哈哈简单又快捷

Java版本(公众号提供)

主要思路(公众号给出)

  1. 如果这个旋转数组只有一个数直接返回这个数;
  2. 如果这个旋转数组的第一个数小于数组的最后一个数,那么说明旋转数组本身就是升序的,也就是说没有进行旋转,直接返回第一数;
  3. 而对于其他情况,采取二分查找的思想进行查找,当在二分的过程中,找到这样的一个数(这个数既比它的左边的数下,又比它右边的数小),那么就是最小的数直接返回即可;
  4. 如果在循环结束以后没有找到,说明肯定是在边界,因为最小值如果在中间,那么必然已经经过了判断直接返回了结果,所以这个时候只需要比较数组的第一个数和最后一个数。

对于旋转数组如何理解:原数组按照升序顺序排列,以中间的一个值为中心,将数组翻转。

在这里插入图片描述
##上述代码转换为Python类型
在这里插入图片描述

### LeetCode刷题技巧与方法 #### 常见解题方法概述 在解决LeetCode上的题目时,可以采用多种经典算法和数据结构来优化解决方案。以下是几种常见的解题方法及其适用场景: 1. **常规二分法** 当面对有序数组或者可以通过某种方式转化为部分有序的数据集时,可优先考虑使用二分查找技术。这种方法的时间复杂度通常为 \(O(\log n)\),能够显著提高效率[^1]。 2. **同向双指针法** 对于涉及两个变量遍历同一序列的问题(如两数之和),利用同向移动的双指针策略往往能有效减少嵌套循环带来的额外开销。 3. **反向双指针法** 类似于同向双指针,但在某些特定情况下(比如求最远距离或最大面积等问题),从两端开始逐步缩小范围可能更加直观高效。 4. **滑动窗口法** 主要应用于子串匹配类问题上,在固定长度区间内动态调整边界条件以满足目标需求,从而实现线性时间内的扫描操作。 5. **循环不变量法** 这是一种逻辑严谨性的体现手段,通过定义每次迭代前后都保持成立的一些性质作为前提假设来进行推导证明其正确性。 #### 正确刷题流程建议 为了更有效地提升编程能力并积累经验,遵循一套科学合理的练习步骤至关重要: - 明确当前所面临的具体问题是属于哪一类知识点范畴; - 结合已掌握的知识体系尝试构思初步方案框架; - 编码过程中注重代码质量而非单纯追求速度完成任务; - 测试阶段不仅要验证正常输入情形下的表现情况,还需特别关注异常边界值处理是否得当; - 反思整个解答过程中的不足之处以便日后改进[^2]。 #### 特殊数据结构应用提示 针对不同类型的挑战项目选取合适的工具同样重要。例如对于涉及到周期重复模式识别之类的任务,“虚拟扩展”概念配合实际存储空间节省措施——即仅需维护单一副本并通过访问下标计算余数定位对应位置元素的方法非常实用;而在链表相关领域,则要注意节点间连接关系管理以及特殊形态(如回文判定)判断准则的确立等细节方面的工作[^3]。 ```python def binary_search(arr, target): low, high = 0, len(arr)-1 while low <= high: mid = (low + high)//2 if arr[mid] == target: return mid # 找到目标返回索引 elif arr[mid] < target: low = mid + 1 # 调整左界继续搜索右侧半区 else: high = mid - 1 # 调整右界继续搜索左侧半区 return -1 # 若无匹配项则返回负一表示失败 ``` 上述例子展示了如何运用基本的二分查找算法去快速定位某个数值所在的位置,体现了前面提到过的“常规二分法”的具体实践形式之一。 ---
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