【Leetcode刷题Python】33. 搜索旋转排序数组

简介: 解决LeetCode "搜索旋转排序数组" 问题的Python实现代码。代码使用了二分查找算法,首先检查目标值是否存在于数组中,然后通过比较数组中间值与数组首尾值来确定应该在数组的哪一半继续搜索,直到找到目标值或搜索范围为空。如果找到目标值,返回其索引;如果搜索结束仍未找到,返回 -1。

1 题目

整数数组 nums 按升序排列,数组中的值 互不相同 。

在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 <= k < nums.length)上进行了 旋转,使数组变为 [nums[k], nums[k+1], …, nums[n-1], nums[0], nums[1], …, nums[k-1]](下标 从 0 开始 计数)。例如, [0,1,2,4,5,6,7] 在下标 3 处经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] 。

给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target ,如果 nums 中存在这个目标值 target ,则返回它的下标,否则返回 -1 。

你必须设计一个时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

示例 1:

输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0

输出:4

示例 2:

输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3

输出:-1

示例 3:

输入:nums = [1], target = 0

输出:-1

2 解析

二分查找的思想:

将数组一分为二,其中一定有一个是有序的,另一个可能是有序,也能是部分有序。

此时有序部分用二分法查找。无序部分再一分为二,其中一个一定有序,另一个可能有序,可能无序。就这样循环。

3 Python 实现

class Solution:
    def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        l,r = 0,len(nums)-1
        if target not in nums:
            return -1
        while l<=r :
            mid  = int((l+r)/2)
            if nums[mid]==target:
                return mid
            # 注意边界条件,这里是<=
            # 有序在左边
            if nums[0]<=nums[mid]:
                if nums[0]<=target<nums[mid]:
                    r = mid-1
                else:
                    l = mid+1
            # 有序在右边
            else:
                if nums[mid]<target<=nums[-1]:
                    l = mid+1
                else:
                    r = mid-1
        return -1
目录
相关文章
|
9月前
|
存储 Java 数据处理
(numpy)Python做数据处理必备框架!(一):认识numpy;从概念层面开始学习ndarray数组:形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
719 1
|
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!
525 1
|
算法 索引
LeetCode(搜索插入位置)
如何使用二分查找算法来解决LeetCode上的“搜索插入位置”问题,确保时间复杂度为O(log n),并提供了详细的代码实现和分析。
181 2
|
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。
309 0
Leetcode第三十三题(搜索旋转排序数组)
【LeetCode 39】700.二叉搜索树中的搜索
【LeetCode 39】700.二叉搜索树中的搜索
182 0
|
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。
371 0
|
C++
【LeetCode 12】349.两个数组的交集
【LeetCode 12】349.两个数组的交集
152 0
|
Unix Shell Linux
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
本文提供了几个Linux shell脚本编程问题的解决方案,包括转置文件内容、统计词频、验证有效电话号码和提取文件的第十行,每个问题都给出了至少一种实现方法。
467 6
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
|
Python
【Leetcode刷题Python】剑指 Offer 32 - III. 从上到下打印二叉树 III
本文介绍了两种Python实现方法,用于按照之字形顺序打印二叉树的层次遍历结果,实现了在奇数层正序、偶数层反序打印节点的功能。
243 6
|
搜索推荐 索引 Python
【Leetcode刷题Python】牛客. 数组中未出现的最小正整数
本文介绍了牛客网题目"数组中未出现的最小正整数"的解法,提供了一种满足O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度要求的原地排序算法,并给出了Python实现代码。
564 2

推荐镜像

更多