算法每日双题精讲 —— 二分查找(寻找旋转排序数组中的最小值,点名)
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在算法的学习之旅中,二分查找是一种高效且经典的算法,其应用场景广泛。今天我们将深入探讨如何运用二分查找来解决 “寻找旋转排序数组中的最小值” 以及趣味十足的 “点名” 问题。这两道题不仅能加深我们对二分查找的理解,还能锻炼我们在不同场景下灵活运用算法的能力。
目录
一、寻找旋转排序数组中的最小值
📖题目描述
🧠讲解算法原理
💻代码实现(以 C++ 为例)
复杂度分析
二、点名
📖题目描述
🧠讲解算法原理
💻代码实现(以 C++ 为例)
复杂度分析
一、寻找旋转排序数组中的最小值
题目链接👉【力扣】
📖题目描述

🧠讲解算法原理
对于这道题,我们可以利用二分查找来优化时间复杂度。
初始化左指针 left 为 0,右指针 right 为数组长度减 1。在循环过程中,计算中间索引 mid = left + (right - left) / 2 。
比较 nums[mid] 与 nums[right] 的大小:
- 如果 nums[mid] < nums[right] ,说明最小值在 mid 及其左边,因为 mid 到 right 这一段是有序的,最小值肯定不在这一段,所以将 right 更新为 mid 。
- 如果 nums[mid] > nums[right] ,说明最小值在 mid 的右边,因为 mid 及其左边这一段是有序的,最小值不在这一段,所以将 left 更新为 mid + 1 。
当 left 等于 right 时,循环结束,此时 nums[left] 就是数组中的最小值。

💻代码实现(以 C++ 为例)
#include <iostream>
#include <vector>using namespace std;int findMin(vector<int>& nums) {int left = 0, right = nums.size() - 1;while (left < right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] < nums[right]) {right = mid;}else {left = mid + 1;}}return nums[left];
}
复杂度分析
- 时间复杂度:每次循环都将搜索区间缩小一半,所以时间复杂度为
,其中
是数组的长度。相比遍历整个数组查找最小值的暴力解法(时间复杂度为
),效率大大提高。
- 空间复杂度:只使用了常数级别的额外空间,即几个指针变量,所以空间复杂度为
。
二、点名
题目链接👉【力扣】
📖题目描述
🧠讲解算法原理
这道题同样可以借助二分查找来高效解决。
初始化左指针 left 为 0,右指针 right 为名单长度减 1。
在循环中,计算中间索引 mid = left + (right - left) / 2 。
比较中间位置的学生名字与老师点的名字:
- 如果相同,直接返回 mid 。
- 如果中间位置的名字小于老师点的名字,说明要找的名字在 mid 的右边,将 left 更新为 mid + 1 。
- 如果中间位置的名字大于老师点的名字,说明要找的名字在 mid 的左边,将 right 更新为 mid - 1 。
当 left 大于 right 时,循环结束,说明名单中没有该学生,返回 -1 。
💻代码实现(以 C++ 为例)
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>using namespace std;int rollCall(vector<string>& names, string target) {int left = 0, right = names.size() - 1;while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (names[mid] == target) {return mid;}else if (names[mid] < target) {left = mid + 1;}else {right = mid - 1;}}return -1;
}
复杂度分析
- 时间复杂度:每次迭代都能将搜索区间缩小一半,时间复杂度为
,其中
是名单中学生的数量。相比逐个遍历名单查找学生的暴力解法(时间复杂度为
),效率大幅提升。
- 空间复杂度:只使用了常数级别的额外空间,如几个指针变量,所以空间复杂度为
。
通过对这两道题目的学习,我们对二分查找算法的理解和应用能力又上了一个新台阶。在今后遇到类似问题时,要学会灵活运用二分查找来优化代码的时间复杂度。
如果大家在学习过程中有任何疑问或者想法,欢迎在评论区交流分享。后续我还会带来更多精彩的算法内容,记得关注哦!
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