搜索插入位置:二分查找的巧妙应用
问题描述
给定一个已排序的整数数组 nums
和一个目标值 target
,要求在数组中找到目标值并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,则返回它按顺序插入的位置。必须使用时间复杂度为 O(log n)
的算法。
示例:
-
示例1:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 5 输出: 2
-
示例2:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 2 输出: 1
-
示例3:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 7 输出: 4
解题思路
为什么用二分查找?
由于数组已排序,且要求时间复杂度为 O(log n)
,自然联想到二分查找。但不同于标准二分查找的是,当目标值不存在时,需要找到插入的位置。
核心思路
-
初始化指针:定义两个指针
left
和right
,分别指向数组的首尾。 -
二分缩小范围:
-
计算中间索引
mid
。 -
比较
nums[mid]
与target
:-
若
nums[mid] < target
,说明目标值在右半部分,调整left = mid + 1
。 -
否则,调整
right = mid - 1
,因为此时mid
可能是插入点或目标值在左半部分。
-
-
-
终止条件:当
left > right
时,循环结束。此时left
即为目标值的插入位置(若不存在)或目标值的位置(若存在)。
为什么返回 left
?
-
存在目标值:在循环中会不断调整指针,最终
mid
命中目标值,循环结束时left
即为目标值的位置。 -
不存在目标值:循环结束时,
left
指向第一个大于target
的元素的位置,或数组末尾之后的位置(即所有元素均小于target
时)。
示例分析(示例2):
-
nums = [1,3,5,6], target = 2
-
初始:
left=0
,right=3
→mid=1
,nums[1]=3 > 2
→right=0
-
下一轮:
left=0
,right=0
→mid=0
,nums[0]=1 < 2
→left=1
-
循环结束,返回
left=1
(即插入位置)。
代码实现
class Solution {public int searchInsert(int[] nums, int target) {int left = 0;int right = nums.length - 1;while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2; // 防止溢出if (nums[mid] < target) {left = mid + 1; // 目标在右半部分} else {right = mid - 1; // 目标在左半部分或mid处}}return left; // left即为插入位置}
}
复杂度分析
-
时间复杂度:
O(log n)
。每次循环将搜索范围减半,最多执行log n
次循环。 -
空间复杂度:
O(1)
。仅使用常数级别的额外空间。
总结
通过二分查找的变体,我们巧妙地利用指针调整策略,最终返回 left
的值作为目标值的插入位置。该算法高效且简洁,完美满足了题目的所有要求。理解这一过程的关键在于明确循环结束时 left
指针的意义,即第一个大于等于目标值的位置。
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