剑指offer53-查找数字在数组中出现的次数

该博客探讨如何利用二分查找算法在排序数组中高效地统计特定数字出现的次数。首先介绍了暴力求解方法,即遍历数组,但时间复杂度较高。接着分析了二分查找的应用,虽然在某些情况下仍可能导致线性时间复杂度,但整体效率优于遍历。最后提出了优化的二分查找方法,能在O(logn)的时间复杂度内找到目标数字的首次和末次出现位置,从而统计次数。

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剑指offer53-查找数字在排序数组中出现的次数

题目描述

统计一个数字在排序数组中出现的次数。比如,输入排序数组{1,2,3,3,3,3,4,5}和数字3,由于数字3在数组中出现了4次,因此输出4.

问题分析

1.暴力求解,遍历数组,统计数字k出现的次数,时间复杂度O(n)

肯定不是最优解,没有用到排序的条件

2.二分查找,确定数字k在数组中的位置,然后从子数组从左向右和从右向左遍历,统计次数

相对于第一种方法,效率提高了,但是长度为n的数组中k有可能出现n次,此时的时间复杂度提升为O(n),算法效率相对于第一种并无提升

public static int getNumberofK(int[] array, int k) {
    //O(n)-遍历数组
    int res = 0;
    int index = biSearch(array, k, 0, array.length - 1);
    if (index != -1) {
        int i = index, j = index;
        while (i > -1 && array[i] == k) {
            ++res;
            --i;
        }
        while (j < array.length && array[j] == k) {
            ++res;
            ++j;
        }

        res -= 1;
    }

    return res;
}

3.同样是二分查找,确定k在数组中第一次出现的位置和最后一次出现的位置,算法时间复杂度为O(logn)

public static int biSearch(int[] arr, int k, int l, int r) {
    int mid;
    while (l <= r) {
        mid = (l+r)/2;
        if (arr[mid] == k) {
            return mid;
        }
        else if (arr[mid] < k) {
            l = mid + 1;
        }
        else {
            r = mid - 1;
        }
    }
    return -1;
}

//剑指offer53--统计一个数字在排序数组中出现的次数
public static int getNumberofK(int[] array, int k) {
    //O(n)-遍历数组
    int l = getFirstk(array, k, 0, array.length - 1);
    int r = getLastk(array, k, 0, array.length - 1);
    int res = 0;

    if (l > -1 && r > -1) {
        res = r - l + 1;
    }

    return res;
}

public static int getFirstk(int[] arr, int k, int l, int r) {
    int index = biSearch(arr, k, l, r);

    if (index != -1 && index-1 > -1 && arr[index-1] == k){
        index = getFirstk(arr, k, l, index-1);
    }
    return index;
}

public static int getLastk(int[] arr, int k, int l, int r) {
    int index = biSearch(arr, k, l, r);
    if (index != -1 && index+1 < arr.length && arr[index+1] == k) {
        index = getLastk(arr,k,index+1, r);
    }
    return index;
}
### 关于 DeepSeek-R1 知识库的 Dify 本地部署教程 #### 准备工作 为了成功完成 Dify 的本地部署,确保 Docker 已经安装并正常运行。启动 Docker Desktop 后,在其内置终端中操作可以简化许多流程。 #### 部署环境设置 切换至存储有 Dify 文件夹的位置对于后续命令执行至关重要。假设文件位于 `D:\dify-0.15.3\docker` ,则需输入如下指令来进入该路径: ```bash cd /d D:\dify-0.15.3\docker ``` 此步骤使得所有接下来的操作都在指定环境中进行[^2]。 #### 构建与启动服务 在正确的工作目录下,通过构建镜像和服务启动容器化应用。通常情况下会有一个名为 `docker-compose.yml` 或类似的编排文件用于定义所需的服务栈。使用下面这条命令来进行初始化部署: ```bash docker-compose up --build -d ``` 上述命令不仅能够拉取最新的依赖项,还能以后台模式启动所有的关联组件,从而实现无干扰地访问应用程序接口。 #### 测试连接 一旦部署过程顺利完成,验证新搭建的知识库是否可被外部程序调用非常重要。这一般涉及到向特定端口发送 HTTP 请求以确认 API 是否响应良好。具体测试方法取决于所使用的编程语言及其对应的客户端库。 #### IDEA 插件 CodeGPT 中集成 DeepSeek IDEA 用户可以通过安装插件的方式增强开发体验。前往 IDE 设置页面中的插件市场寻找 "CodeGPT" 并完成安装。这一工具可以帮助开发者更便捷地利用 AI 功能辅助编码工作[^1]。
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