0033_Search in Rotated Sorted Array

Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand.

(i.e., 0 1 2 4 5 6 7 might become 4 5 6 7 0 1 2).

You are given a target value to search. If found in the array return its index, otherwise return -1.

You may assume no duplicate exists in the array.

JAVA

方法一

  由于不是完全的升序，因此不能直接套用二分查找。对于数组4 5 6 7 0 1 2，将[4，7]定义为大段，将[0，2]定义为小段。最初想直接找到大段和小段的分界线，然后再套用二分查找，但是发现定位这个分界点需要的时间和直接查找target差不多了。随后执行使用二分查找的思想，然后对不同的情况进行判断。刚开始的时候想使用一个对于大段和小段都可直接复用的比较方法，在纠结了很久之后发现行不通。于是直接先定位nums[mid]是大段还是小段，然后再对下一个查找范围进行判断。由此可见，虽然我一直相信懒是人类进步的阶梯，所以凡事能写一个函数的我绝不写两个，但是以此题为例，我发现有时候想出一个通用的函数来做一个非常简单的事，还不如直接多写一下函数或判断开发效率更高。。。
  时间效率在前1/3。

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

  效率排名一般左右。。。

方法二

  同样适用二分查找的思想，通过比较nums[mid]与nums[right]的大小（比较mid与left也可以），可以确定mid左侧有序还是右侧有序。然后判断target是否在有序的区间中，若在则进一步搜索该区间，若不在则搜索另一区间。

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

  效率很低。。。

方法三

  参考剑指offer第8题，先找到数组中的最小值，该值即两个有序子数组的分界点，然后判断target在哪个子数组中，再通过二分查找继续查找。

class Solution {
    public int search(int[] nums, int target) {
        if(nums == null || nums.length == 0){
            return -1;
        }

        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;
        int mid = 0;
        int minIndex = 0;

        while(left < right){
            if(left == right -1){
                minIndex = right;
                break;
            }
            mid = (left + right) / 2;
            if(nums[mid] <= nums[right]){
                right = mid;
            }else{
                left = mid;
            }
        }

        if(target <= nums[nums.length -1]){
            left = minIndex;
            right = nums.length - 1;
        }else{
            left = 0;
            right = minIndex - 1;
        }

        while(left <= right){
            mid = (left + right) / 2;
            if(nums[mid] == target){
                return mid;
            }else if(nums[mid] > target){
                right = mid - 1;
            }else{
                left = mid + 1;
            }
        }
        return -1;
    }
}

  效率很差。。。

  看讨论里竟然有人说用同样的方法效率超过100%的人

  可是我重新提交了他的代码，也西游50%左右，看来是最近高效率的解法太多了。。。