二分查找左侧边界

该代码实现了一个二分查找算法来在有序数组中找到给定数值首次出现的位置。输入包括数组长度、数组元素、查询次数及查询数值,输出为每个数值在数组中的位置或-1表示未找到。示例输入和输出展示了如何处理包含重复元素的情况。

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题目

【入门】二分查找左侧边界

时间限制 : 1.000 sec  内存限制 : 128 MB

题目描述

请在一个有序不递减的数组中(数组中有相等的值),采用二分查找,找到值x第1次出现的位置,如果不存在x请输出-1。

请注意:本题要求出q个x,每个x在数组中第一次出现的位置。

比如有6个数,分别是:1 2 2 2 3 3,那么如果要求3个数:3 2 5,在数组中第一次出现的位置,答案是:5 2 -1。

输入

第一行,一个整数n,代表数组元素个数(n <= 10^5)

第二行,n个整数,用空格隔开,代表数组的n个元素(1<=数组元素的值<=10^8)

第三行,一个整数q,代表有要求出q个数首次出现的位置(q<=10^5)
第四行,q个整数,用空格隔开,代表要找的数(1<=要找的数<=10^8)

输出

输出1行,含q个整数,按题意输出要找的每个数在数组中首次出现的位置,如果不存在这样的数,请输出-1。

样例输入 Copy

6
1 2 2 2 3 3
3
3 2 5

样例输出 Copy

5 2 -1

来源/分类

二分

废话不多说,直接上代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int l,r,mid,n;
int a[100001];
int h(int x){
	l=-1,r=n;
	while(l+1!=r){
		mid=(l+r)/2;
		if(a[mid]<x)l=mid;
		else
		r=mid;
	}
	return r;
}
int main(){
	cin>>n;
	for(int i=0;i<n;i++)
	cin>>a[i];
	int m;
	cin>>m;
	while(m--){
		int x;
		cin>>x;
		h(x); 
		if(a[r]!=x)cout<<-1;
		else
		cout<<r+1;
		cout<<' ';
	}
	return 0;
}

### 关于二分查找左侧边界的实现与解释 #### 一、基本概念 二分查找是一种高效的查找算法,适用于有序数组中的目标值定位。当需要找到某个目标值的第一个出现位置(即左侧边界)时,可以通过调整指针移动逻辑来实现这一功能[^1]。 #### 二、核心逻辑 为了确保能够正确找到左侧边界,在更新 `right` 和 `left` 指针时需特别注意: - 当发现中间值等于目标值时,不应立即返回结果,而是继续向左缩小范围 (`right = mid - 1`),直到最终锁定最左边的目标值。 - 如果当前区间内不存在目标值,则应通过额外判断确认是否存在有效边界并返回相应结果。 具体而言,上述行为可通过如下方式表达: 如果当前 `mid` 刚好是左边界,而此时设置 `right=mid-1` 的话,可能会导致后续搜索范围内不再包含目标值,从而无法正常查找到边界值。 #### 三、代码实例 以下是基于 C++ 的一种典型实现: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // 定义函数用于查找左侧边界 int findLeftBound(int* arr, int n, int target) { int left = 0; int right = n - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; // 防止溢出 [^2] if (arr[mid] >= target) { // 若大于等于目标值则可能为解之一 right = mid - 1; // 继续探索更小索引处是否有相同值 } else { left = mid + 1; // 否则增大下界以排除不可能区域 } } // 返回前验证是否越界以及对应元素确实为目标值 if (left < n && arr[left] == target) { return left; } else { return -1; // 表明未找到匹配项 } } int main() { int a[] = {1, 2, 4, 4, 4, 5}; int size = sizeof(a)/sizeof(*a); cout << "Left Bound Index of 4 is: " << findLeftBound(a, size, 4); return 0; } ``` 此版本不仅实现了基础功能还加入了安全性检测步骤以防输入异常情况下的误判。 #### 四、时间复杂度分析 该方法的时间复杂度仍保持在 O(log N),其中N代表数据规模大小;空间复杂度方面仅占用常量级辅助存储单元O(1)。 ---
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