leetcode hot100 二分查找

最新推荐文章于 2025-08-11 15:06:51 发布

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#leetcode #算法 #java

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3️⃣ 二分查找

35. 搜索插入位置

基础题:

使用一个二分搜索即可

public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        int n = nums.length;
        int left = 0, right = n - 1;
        while(left <= right){
            int mid = (left + right) / 2;
            if(nums[mid] == target){
                return mid;
            }else if(nums[mid] < target){
                left = mid + 1;
            }else{
                right = mid - 1;
            }
        }
        return left;
    }

74. 搜索二维矩阵

题解:

一开始打算用每一行数组首元素判断, 但是在’='上面有点复杂, 换成在数组末尾元素判断比较简单

 public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
        int searchRow = -1;
        for(int i = 0;i<matrix.length;i++){
            if(matrix[i][matrix[0].length-1] >= target){
                searchRow = i;
                break;
            }
        }
        if(searchRow == -1){
            return false;
        }

        for(int i = 0;i<matrix[0].length;i++){
            if(matrix[searchRow][i] == target){
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

解题:

当目前值等于目标值时,为了查找第一个和最后一个目标值, 需要确定是收缩左边界还是右边界, 可以通过一个布尔型参数
在常规二分搜索中, 收缩左边界情况是目前值<目标值, 收缩右边界情况是目前值>目标值
如果在求第一个目标值, 在相等时就要收缩右边界;
- 即不再理会目前值右侧也等于目标值的元素
如果在求最后一个目标值, 在相等时就要收缩左边界;
- 即不再理会目前值左侧也等于目标值的元素

public int[] searchRange(int[] nums, int target){
    int leftIdx = binarySearch(nums, target, true);
    int rightIdx = binarySearch(nums, target, false);
    if(leftIdx <= rightIdx && rightIdx < nums.length && nums[rightIdx] == target && nums[leftIdx] == target){
        return new int[]{leftIdx, rightIdx};
    }
    return new int[]{-1,-1};
}

public int binarySearch(int[] nums, int target, int flag){
    int left = 0, right = nums.length-1;
    int ans = nums.length;
    while(left<=right){
        int mid = (left + right )/2;
        if(nums[mid]>target||(flag&&nums[mid]==target)){
            right = mid-1;
            ans = mid;
        }else{
            left = mid+1;
        }
    }
    return ans;
}

33. 搜索旋转排序数组

整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同。

在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了旋转，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]（下标从 0 开始计数）。例如， [0,1,2,4,5,6,7] 在下标 3 处经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] 。

给你旋转后的数组 nums 和一个整数 target ，如果 nums 中存在这个目标值 target ，则返回它的下标，否则返回 -1 。你必须设计一个时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

解题:

最初想法是二分查找到旋转分界值索引reverse后再用二分查找, 但这样好像有点绕所以没做
既然mid天然的将数组分为两组, 且必有一组是递增的, 数组中的值互不相同, 可以将nums[mid]与nums[0]相比, 如果较之大, 则说明0-mid是连续的, 较之小则说明mid~n-1是连续的
在将目标值与mid判断, 如果在0~mid之间, 缩减右边界即可 ; 在mid~n-1之间, 缩减左边界即可, 再加一些错误情况判断

int n = nums.length;
        if(n==0){
            return -1;
        }else if( n == 1){
            return nums[0] == target ? 0 : -1;
        }
        int l = 0, r = n - 1;
        while(l <= r){
            int mid = (l + r) / 2;
            if(nums[mid] == target){ return mid;}
            if(nums[mid] > nums[0]){
                if(nums[0] <= target && nums[mid] > target){
                    r = mid - 1;
                }else{
                    l = mid + 1;
                }
            }else{
                if(nums[mid] < target && nums[n-1] >= target){
                    l = mid+1;
                }else{
                    r = mid - 1;
                }
            }
        }
        return -1;

153. 寻找旋转排序数组中的最小值

解决:

原本是前一题打算这么做的,不过根据前面几题的经验这题挺好实现的
也是分部分的想法, 如果nums[mid]>=nums[0] 那说明最小值存在于后一部分, 如果nums[mid]<nums[0] 说明最小值在前一部分

if(nums.length == 1) return nums[0];
        int n = nums.length;
        int l = 0, r = n - 1;
        int min = nums[0];
        while(l <= r){
            int mid = (l + r) / 2;
            if(nums[mid] >= nums[0]){
                l = mid+1;
            }else{
                r = mid-1;
                min = Math.min(min, nums[mid]);
            }
        }   
        return min;

4. 寻找两个正序数组的中位数

给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。

题解:

想好久没想出来怎么用二分查找, 怎么看都觉得是应该先合并数组再分奇偶找中位数
看了别人的解题才知道怎么做
先是分奇偶性, 通过递归找到合并后的第total/2(total/2+1)个元素
怎么递归:
- 先设置终结条件: k在递归中不断减少,直至k=1----k=1时即代表此时只需要从两个数组中选取一个较小的值返回, 为避免代码复杂, 预先将数组较小的一个调整为num1 , 如果此时num1已全部判断, 则直接返回num2, 否则↑
- 由于两数组是顺序数组, 可以各取一般索引值的元素, 互相比较从而排除一部分数据

public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
            int tot = nums1.length + nums2.length;
            // 关键点 找到合并后第k个元素
            if (tot % 2 == 0) {
                int left = find(nums1, 0, nums2, 0, tot / 2);
                int right = find(nums1, 0, nums2, 0, tot / 2 + 1);
                return (left + right) / 2.0;
            } else {
                return find(nums1, 0, nums2, 0, tot / 2 + 1);
            }
        }
    
        private int find(int[] nums1, int i, int[] nums2, int j, int k) {
            if (nums1.length - i > nums2.length - j) return find(nums2, j, nums1, i, k);
            if (k == 1) {
                if (i == nums1.length) return nums2[j];
                else return Math.min(nums1[i], nums2[j]);
            }
            if (i == nums1.length) return nums2[j + k - 1];
            int si = Math.min(nums1.length, i + k / 2), sj = j + (k - k / 2);
            if (nums1[si - 1] < nums2[sj - 1]) {
                return find(nums1, si, nums2, j, k - (si - i));
            } else {
                return find(nums1, i, nums2, sj, k - (sj - j));
            }
        }