二分查找
最基本的二分查找
704. 二分查找
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
。
class Solution { public int search(int[] nums, int target) { int left = 0; int right = nums.length - 1; // 注意 // 搜索区间在[left, right] while(left <= right){ int mid = left + (right - left) / 2; if(nums[mid] == target) return mid; else if(nums[mid] < target) left = mid + 1; // 注意 else if(nums[mid] > target) right = mid - 1; // 注意 } return -1; } }
二分查找的细节处理:
计算 mid 时需要防止溢出,代码中 left + (right - left) / 2 就和 (left + right) / 2 的结果相同,但是有效防止了 left 和 right 太大,直接相加导致溢出的情况。
1、为什么 while 循环的条件中是 <=,而不是 <?
答:因为初始化 right 的赋值是 nums.length - 1,即最后一个元素的索引,而不是 nums.length。
这二者可能出现在不同功能的二分查找中,区别是:前者相当于两端都闭区间 [left, right],后者相当于左闭右开区间 [left, right),因为索引大小为 nums.length 是越界的。
我们这个算法中使用的是前者 [left, right] 两端都闭的区间。这个区间其实就是每次进行搜索的区间。
2、那 while 循环什么时候应该终止?搜索区间为空的时候应该终止
答:while(left <= right) 的终止条件是 left == right + 1,写成区间的形式就是 [right + 1, right],或者带个具体的数字进去 [3, 2],可见这时候区间为空,因为没有数字既大于等于 3 又小于等于 2 的吧。所以这时候 while 循环终止是正确的,直接返回 -1 即可。
while(left < right) 的终止条件是 left == right,写成区间的形式就是 [right, right],或者带个具体的数字进去 [2, 2],这时候区间非空,还有一个数 2,但此时 while 循环终止了。也就是说这区间 [2, 2] 被漏掉了,索引 2 没有被搜索,如果这时候直接返回 -1 就是错误的。
3、为什么 left = mid + 1,right = mid - 1?我看有的代码是 right = mid 或者 left = mid,没有这些加加减减,到底怎么回事,怎么判断?
答:刚才明确了「搜索区间」这个概念,而且本算法的搜索区间是两端都是闭区间的,即 [left, right]。那么当我们发现索引 mid 不是要找的 target 时,下一步应该去搜索哪里呢?
当然是去搜索区间 [left, mid-1] 或者区间 [mid+1, right] 对不对?因为 mid 已经搜索过,应该从搜索区间中去除。
4、此算法有什么缺陷?
答:比如说给你有序数组 nums = [1,2,2,2,3],target 为 2,此算法返回的索引是 2,没错。但是如果我想得到 target 的左侧边界,即索引 1,或者我想得到 target 的右侧边界,即索引 3,这样的话此算法是无法处理的。
这样的需求很常见,你也许会说,找到一个 target,然后向左或向右线性搜索不行吗?可以,但是不好,因为这样难以保证二分查找对数级的复杂度了。
寻找左侧边界的二分查找
左闭右开的写法形式
int left_bound(int[] nums, int target) { int left = 0; int right = nums.length; // 注意 // 搜索区间在[left, right) while (left < right) { // 注意 int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] == target) { // 收缩右侧边界 right = mid; } else if (nums[mid] < target) { // 搜索区间变为 [mid+1, right) left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { // 搜索区间变为 [left, mid) right = mid; // 注意 } } return left; }
细节处理:
1、为什么 while 中是 < 而不是 <= ?
答:用相同的方法分析,因为 right = nums.length 而不是 nums.length - 1。因此每次循环的「搜索区间」是 [left, right) 左闭右开。
while(left < right) 终止的条件是 left == right,此时搜索区间 [left, left) 为空,所以可以正确终止。
2、为什么没有返回 -1 的操作?如果 nums 中不存在 target 这个值,怎么办?
答:其实很简单,在返回的时候额外判断一下 nums[left] 是否等于 target 就行了,如果不等于,就说明 target 不存在。
while (left < right) { //... } // 此时 target 比所有数都大,返回 -1 if (left == nums.length) return -1; // 判断一下 nums[left] 是不是 target return nums[left] == target ? left : -1;
3、为什么 left = mid + 1,right = mid ?和之前的算法不一样?
答:「搜索区间」是 [left, right) 左闭右开,所以当 nums[mid] 被检测之后,下一步应该去 mid 的左侧或者右侧区间搜索,即 [left, mid) 或 [mid + 1, right)。
4、为什么该算法能够搜索左侧边界?
答:关键在于对于 nums[mid] == target 这种情况的处理:找到 target 时不要立即返回,而是缩小「搜索区间」的上界 right,在区间 [left, mid) 中继续搜索,即不断向左收缩,达到锁定左侧边界的目的。
5、为什么返回 left 而不是 right?
答:都是一样的,因为 while 终止的条件是 left == right。
6、能不能想办法把 right 变成 nums.length - 1,也就是继续使用两边都闭的「搜索区间」?这样就可以和第一种二分搜索在某种程度上统一起来了。
答:当然可以,只要你明白了「搜索区间」这个概念,就能有效避免漏掉元素,随便你怎么改都行。下面我们严格根据逻辑来修改:
因为你非要让搜索区间两端都闭,所以 right 应该初始化为 nums.length - 1,while 的终止条件应该是 left == right + 1,也就是其中应该用 <=:
统一版
int left_bound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; // 搜索区间为 [left, right] while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] < target) { // 搜索区间变为 [mid+1, right] left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { // 搜索区间变为 [left, mid-1] right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { // 收缩右侧边界 right = mid - 1; } } // 判断 target 是否存在于 nums 中 // 此时 target 比所有数都大,返回 -1 if (left == nums.length) return -1; // 判断一下 nums[left] 是不是 target return nums[left] == target ? left : -1; }
寻找右侧边界的二分查找
左闭右开的写法形式
int right_bound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length; // 搜索区间为 [left, right) while (left < right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] == target) { // 收缩左侧边界 left = mid + 1; // 注意 } else if (nums[mid] < target) { // 搜索区间变为 [mid+1, right) left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid; } } return left - 1; // 注意 }
细节处理:
1、为什么这个算法能够找到右侧边界?
答:当 nums[mid] == target 时,不要立即返回,而是增大「搜索区间」的左边界 left,使得区间不断向右靠拢,达到锁定右侧边界的目的。
2、为什么最后返回 left - 1 而不像左侧边界的函数,返回 left?而且我觉得这里既然是搜索右侧边界,应该返回 right 才对。
答:首先,while 循环的终止条件是 left == right,所以 left 和 right 是一样的,你非要体现右侧的特点,返回 right - 1 好了。
至于为什么要减一,这是搜索右侧边界的一个特殊点,关键在锁定右边界时的这个条件判断:
我们对 left 的更新必须是 left = mid + 1,就是说 while 循环结束时,nums[left] 一定不等于 target 了,而 nums[left-1] 可能是 target。
至于为什么 left 的更新必须是 left = mid + 1,当然是为了把 nums[mid] 排除出搜索区间
3、为什么没有返回 -1 的操作?如果 nums 中不存在 target 这个值,怎么办?
答:只要在最后判断一下 nums[left-1] 是不是 target 就行了。
类似之前的左侧边界搜索,left 的取值范围是 [0, nums.length],但由于我们最后返回的是 left - 1,所以 left 取值为 0 的时候会造成索引越界,额外处理一下即可正确地返回 -1:
while (left < right) { // ... } // 判断 target 是否存在于 nums 中 // 此时 left - 1 索引越界 if (left - 1 < 0) return -1; // 判断一下 nums[left] 是不是 target return nums[left - 1] == target ? (left - 1) : -1;
4、是否也可以把这个算法的「搜索区间」也统一成两端都闭的形式呢?
统一版
int right_bound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; // 搜索区间为 [left, right] while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] < target) { // 搜索区间变为 [mid+1, right] left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { // 搜索区间变为 [left, mid-1] right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { // 这里改成收缩左侧边界即可 left = mid + 1; } } // 最后改成返回 right if (right < 0) return -1; return nums[right] == target ? right : -1; }
34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]。
你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。
// 使用List的API 通过测试用例:18 / 88 class Solution { public int[] searchRange(int[] nums, int target) { int[] index = new int[2]; List list = Arrays.asList(nums); index[0] = list.indexOf(target); index[1] = list.lastIndexOf(target); return index; } }
// 采用二分查找,通过测试用例:68 / 88 class Solution { public int[] searchRange(int[] nums, int target) { int leftBound = getLeftBound(nums, target); int rightBound = getRightBound(nums, target); int oneTarget = getOneTarget(nums, target); if (rightBound - leftBound >= 1) { return new int[]{leftBound, rightBound}; } else if (oneTarget != -1){ return new int[]{1, 1}; } else{ return new int[]{-1, -1}; } } private int getRightBound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; int rightBound = -2; // 记录一下 rightBound 没有被赋值的情况 // 搜索区间为 [left, right] while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] < target) { // 搜索区间变为 [mid+1, right] left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { // 搜索区间变为 [left, mid-1] right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { // 这里改成收缩左侧边界即可 left = mid + 1; } } // 最后改成返回 right if (right < 0) return -1; return nums[right] == target ? right : -1; } private int getLeftBound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; int leftBound = -2; // 记录一下 leftBound 没有被赋值的情况 // 搜索区间为 [left, right] while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] < target) { // 搜索区间变为 [mid+1, right] left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { // 搜索区间变为 [left, mid-1] right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { // 收缩右侧边界 right = mid - 1; } } // 判断 target 是否存在于 nums 中 // 此时 target 比所有数都大,返回 -1 if (left == nums.length) return -1; // 判断一下 nums[left] 是不是 target return nums[left] == target ? left : -1; } private int getOneTarget(int[] nums, int target){ int left = 0; int right = nums.length - 1; // 注意 // 搜索区间在[left, right] while(left <= right){ int mid = left + (right - left) / 2; if(nums[mid] == target) return mid; else if(nums[mid] < target) left = mid + 1; // 注意 else if(nums[mid] > target) right = mid - 1; // 注意 } return -1; } }
剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I
统计一个数字在排序数组中出现的次数。
class Solution { public int search(int[] nums, int target) { int leftBound = getLeftBound(nums, target); int rightBound = getRightBound(nums, target); int oneTarget = getOneTarget(nums, target); if (rightBound - leftBound >= 1){ return rightBound - leftBound + 1; } else { return oneTarget; } } private int getRightBound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; // 搜索区间为 [left, right] while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] < target) { // 搜索区间变为 [mid+1, right] left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { // 搜索区间变为 [left, mid-1] right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { // 这里改成收缩左侧边界即可 left = mid + 1; } } // 最后改成返回 right if (right < 0) return -1; return nums[right] == target ? right : -1; } private int getLeftBound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; // 搜索区间为 [left, right] while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] < target) { // 搜索区间变为 [mid+1, right] left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { // 搜索区间变为 [left, mid-1] right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { // 收缩右侧边界 right = mid - 1; } } // 判断 target 是否存在于 nums 中 // 此时 target 比所有数都大,返回 -1 if (left == nums.length) return -1; // 判断一下 nums[left] 是不是 target return nums[left] == target ? left : -1; } private int getOneTarget(int[] nums, int target){ int left = 0; int right = nums.length - 1; // 注意 // 搜索区间在[left, right] while(left <= right){ int mid = left + (right - left) / 2; if(nums[mid] == target) return 1; else if(nums[mid] < target) left = mid + 1; // 注意 else if(nums[mid] > target) right = mid - 1; // 注意 } return 0; } }
总结:
1、分析二分查找代码时,不要出现 else,全部展开成 else if 方便理解。
2、注意「搜索区间」和 while 的终止条件,如果存在漏掉的元素,记得在最后检查。
3、如需定义左闭右开的「搜索区间」搜索左右边界,只要在 nums[mid] == target 时做修改即可,搜索右侧时需要减一。
4、如果将「搜索区间」全都统一成两端都闭,好记,只要稍改 nums[mid] == target 条件处的代码和返回的逻辑即可
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