[leetcode/lintcode 题解] 算法面试真题详解:在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

简介: [leetcode/lintcode 题解] 算法面试真题详解:在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

描述
给定一个按照升序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。
如果数组中不存在目标值,返回 [-1, -1]。

在线评测地址:[领扣题库官网](https://www.lintcode.com/problem/1536/?utm_source=sc-tianchi
-sz-0514)

样例1
输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出: [3,4]
样例2
输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出: [-1,-1]

解题思路
不用烧脑, 直接两次无脑二分,求left 和 right。
不过需要注意的是
if numsmid <= target: start = mid else: end = mid 得到是right, 我第一次以为是left。 感觉如果再碰到,还是有可能写这个bug出来,究竟怎么想会好一点呢?大家有什么方法?

源代码

class Solution:
    def searchRange(self, nums, target):
        if not nums:
            return [-1, -1]
        
        left, right = -1, -1
        start, end = 0, len(nums) - 1 
        while start + 1 < end:
            mid = (start + end) // 2 
            if nums[mid] <= target:
                start = mid
            else:
                end = mid
        if nums[start] == target:
            right = start
        if nums[end] == target:
            right = end
        
        start, end = 0, len(nums) - 1 
        while start + 1 < end:
            mid = (start + end) // 2 
            if nums[mid] >= target:
                end = mid
            else:
                start = mid
        if nums[end] == target:
            left = end
        if nums[start] == target:
            left = start
        if left == -1 and right == -1:
            return [-1, -1]
        return [left, right]

更多题解参考:九章官网solution

相关文章
|
11月前
|
存储 人工智能 算法
从零掌握贪心算法Java版:LeetCode 10题实战解析(上)
在算法世界里,有一种思想如同生活中的"见好就收"——每次做出当前看来最优的选择,寄希望于通过局部最优达成全局最优。这种思想就是贪心算法,它以其简洁高效的特点,成为解决最优问题的利器。今天我们就来系统学习贪心算法的核心思想,并通过10道LeetCode经典题目实战演练,带你掌握这种"步步为营"的解题思维。
|
算法
Leetcode 初级算法 --- 数组篇
Leetcode 初级算法 --- 数组篇
284 0
|
Go
【LeetCode 热题100】DP 实战进阶:最长递增子序列、乘积最大子数组、分割等和子集(力扣300 / 152/ 416 )(Go语言版)
本文深入解析三道经典的动态规划问题:**最长递增子序列(LIS)**、**乘积最大子数组** 和 **分割等和子集**。 - **300. LIS** 通过 `dp[i]` 表示以第 `i` 个元素结尾的最长递增子序列长度,支持 O(n²) 动态规划与 O(n log n) 的二分优化。 - **152. 乘积最大子数组** 利用正负数特性,同时维护最大值与最小值的状态转移方程。 - **416. 分割等和子集** 转化为 0-1 背包问题,通过布尔型 DP 实现子集和判断。 总结对比了三题的状态定义与解法技巧,并延伸至相关变种问题,助你掌握动态规划的核心思想与灵活应用!
623 1
|
存储 算法 Java
leetcode算法题-有效的括号(简单)
【11月更文挑战第5天】本文介绍了 LeetCode 上“有效的括号”这道题的解法。题目要求判断一个只包含括号字符的字符串是否有效。有效字符串需满足左括号必须用相同类型的右括号闭合,并且左括号必须以正确的顺序闭合。解题思路是使用栈数据结构,遍历字符串时将左括号压入栈中,遇到右括号时检查栈顶元素是否匹配。最后根据栈是否为空来判断字符串中的括号是否有效。示例代码包括 Python 和 Java 版本。
519 4
【LeetCode-每日一题】 删除排序数组中的重复项
【LeetCode-每日一题】 删除排序数组中的重复项
277 4
|
索引
Leetcode第三十三题(搜索旋转排序数组)
这篇文章介绍了解决LeetCode第33题“搜索旋转排序数组”的方法,该问题要求在旋转过的升序数组中找到给定目标值的索引,如果存在则返回索引,否则返回-1,文章提供了一个时间复杂度为O(logn)的二分搜索算法实现。
362 0
Leetcode第三十三题(搜索旋转排序数组)
|
算法 C++
Leetcode第53题(最大子数组和)
这篇文章介绍了LeetCode第53题“最大子数组和”的动态规划解法,提供了详细的状态转移方程和C++代码实现,并讨论了其他算法如贪心、分治、改进动态规划和分块累计法。
417 0
|
C++
【LeetCode 12】349.两个数组的交集
【LeetCode 12】349.两个数组的交集
182 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
884 0
|
11月前
|
数据采集 分布式计算 并行计算
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
536 2

热门文章

最新文章