Leetcode二分搜索法浅析
文章目录
- 1.二分搜索法
- 1.1什么是二分搜索法?
- 1.2解法思路
- 1.3扩展
1.二分搜索法
题目原文:
给定一个 n
个元素有序的(升序)整型数组 nums
和一个目标值 target
,写一个函数搜索 nums
中的 target
,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1
。
示例 1:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4
示例 2:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1
1.1什么是二分搜索法?
我们来看AI给出的回答:
二分搜索法,又称折半查找算法,是一种在有序列表(如数组)中高效查找特定元素的搜索算法。该算法利用了列表元素已排序的特性,通过反复将待搜索区间分成两半来缩小查找范围,具体步骤如下:
初始化: 确定搜索区间,通常开始时是整个列表,设两个指针分别指向列表的起始位置(low)和结束位置(high)。
计算中间位置: 计算当前搜索区间的中间索引 mid = (low + high) / 2,并获取该位置的元素值。
比较与决策:
- 如果中间元素正好是要查找的目标,则搜索结束,返回该元素的位置。
- 如果目标值小于中间元素,则在左半区间(low 到 mid-1)继续搜索,更新 high = mid - 1。
- 如果目标值大于中间元素,则在右半区间(mid+1 到 high)继续搜索,更新 low = mid + 1。
重复步骤2和3,直到找到目标值或搜索区间为空(即 low > high),此时表明目标值不在列表中。
二分搜索法的时间复杂度为 O(log n),其中 n 是列表中元素的数量。这意味着对于大规模数据集合,二分搜索远比顺序搜索(时间复杂度为 O(n))高效。然而,为了应用二分搜索,列表必须事先排序,且通常适用于静态数据或不频繁插入删除操作的数据结构。
可以看出二分搜索法顾名思义就是不断来缩小我们的搜索区间,来查找特定元素的一种高效算法,而在使用二分搜索法时,关键的地方就在于如何确定我们的区间边界。
1.2解法思路
class Solution {
public:int search(vector<int>& nums, int target) {int left = 0;int right = nums.size()-1;while(left <= right){int madile = left+(right - left) / 2;if(nums[madile] > target){right = madile - 1;}if(nums[madile] < target){left = madile + 1;}if(nums[madile] == target){return madile;}}return -1;}
};
开始我们可以给定一个左闭右闭的区间,是左区间left = 0
,右区间right = nums.size -1
,此时判断边界时就需要考虑:左区间和右区间的关系时小于等于还是小于?
开始我们的思路时给定一个左闭右闭的区间,也就是说左区间的值可以等于右区间,所以在第一个边界判断时,我们的左区间是可以等于右区间的。
当我们对目标值进行判断后,我们的左右区间又该如何判断呢?
第一种情况:当我们所要查找的目标值小于区间中值时,我们需要考虑的是,此时的右区间right
是等于madile
还是等于madile-1
,回到判断条件中nums[madile] > target
,这表示我们区间的中值已经大于我们的目标值了,所以我们下一次的判断时,已经不需要考虑madile
,所以此时的右区间应该是madile-1
。
同样的道理当区间中值小于目标值时,我们要更新左区间的值,此时左区间的值为madile+1
。
1.3扩展
题目原文:
给你一个非负整数 x
,计算并返回 x
的 算术平方根 。
由于返回类型是整数,结果只保留 整数部分 ,小数部分将被 舍去 。
**注意:**不允许使用任何内置指数函数和算符,例如 pow(x, 0.5)
或者 x ** 0.5
。
示例 1:
输入:x = 4
输出:2
示例 2:
输入:x = 8
输出:2
解释:8 的算术平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。
这道题使用二分法的思路如下:
要使用二分法找到非负整数 x
的算术平方根的整数部分,你可以遵循以下步骤:
-
初始化两个指针,
left
和right
。因为我们要找的是非负整数的平方根,所以left
初始化为 0,而right
初始化为x
。如果x
是 0,则直接返回 0。 -
进入一个循环,只要
left
小于等于right
,就继续循环。 -
在每次循环中,计算
mid
,它是left
和right
的中间值(向下取整),然后检查mid * mid
是否等于x
。如果是,那么mid
就是我们要找的平方根,直接返回它。 -
如果
mid * mid
大于x
,说明我们超出了目标平方根,因此需要将right
更新为mid - 1
。 -
如果
mid * mid
小于x
,说明目标平方根还在mid
的右侧(包括mid
),因此需要将left
更新为mid + 1
。 -
循环结束后,
left
会指向我们找到的整数平方根(因为循环条件是left <= right
,当循环停止时,实际上left
可能已经超过了正确的答案,但由于我们是向下取整寻找平方根,最终正确的整数平方根是left - 1
,除非x
是完全平方数)。
题解:
class Solution {
public:int mySqrt(int x) {if (x == 0 || x == 1) {return x;}int left = 0, right = x;while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;long long square = static_cast<long long>(mid) * mid;if (square == x) {return mid;} else if (square < x) {left = mid + 1;} else {right = mid - 1;}}return left - 1;}
};
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