题目:把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1. |
实现数组的旋转见左旋转字符串。
和二分查找法一样,用两个指针分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。
我们注意到旋转之后的数组实际上可以划分为两个排序的子数组,而且前面的子数组的元素都大于或者等于后面子数组的元素。我们还可以注意到最小的元素刚好是这两个子数组的分界线。我们试着用二元查找法的思路在寻找这个最小的元素。
首先我们用两个指针,分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。按照题目旋转的规则,第一个元素应该是大于或者等于最后一个元素的(这其实不完全对,还有特例。后面再讨论特例)。
接着我们得到处在数组中间的元素。如果该中间元素位于前面的递增子数组,那么它应该大于或者等于第一个指针指向的元素。此时数组中最小的元素应该位于该中间 元素的后面。我们可以把第一指针指向该中间元素,这样可以缩小寻找的范围。同样,如果中间元素位于后面的递增子数组,那么它应该小于或者等于第二个指针指 向的元素。此时该数组中最小的元素应该位于该中间元素的前面。我们可以把第二个指针指向该中间元素,这样同样可以缩小寻找的范围。我们接着再用更新之后的 两个指针,去得到和比较新的中间元素,循环下去。
按 照上述的思路,我们的第一个指针总是指向前面递增数组的元素,而第二个指针总是指向后面递增数组的元素。最后第一个指针将指向前面子数组的最后一个元素, 而第二个指针会指向后面子数组的第一个元素。也就是它们最终会指向两个相邻的元素,而第二个指针指向的刚好是最小的元素。这就是循环结束的条件。
核心实现代码:
int Min(int *numbers , int length) { if(numbers == NULL || length <= 0) return; int index1 = 0; int index2 = length - 1; int indexMid = index1; while(numbers[index1] >= numbers[index2]) { if(index2 - index1 == 1) { indexMid = index2; break; } indexMid = (index1 + index2) / 2; //如果下标为index1、index2和indexMid指向的三个数字相等,则只能顺序查找 if(numbers[index1] == numbers[index2] && numbers[indexMid] == numbers[index1]) return MinInOrder(numbers , index1 , index2); if(numbers[indexMid] >= numbers[index1]) index1 = indexMid; else if(numbers[indexMid] <= numbers[index2]) index2 = indexMid; } return numbers[indexMid]; } //顺序查找 int MinInOrder(int *numbers , int index1 , int index2) { int result = numbers[index1]; for(int i = index1 + 1 ; i <= index2 ; ++i) { if(result > numbers[i]) result = numbers[i]; } return result; }
注意:当两个指针指向的数字及他们中间的数字三者相同的时候,我们无法判断中间的数字是位于前面的字数组还是后面的子数组中,也就无法移动两个指针来缩小查找的范围。此时,我们不得不采用顺序查找的方法。
本题考查了对二分查找的理解。
其中二分查找法的实现代码如下:
int binary_search(int array[] , int len , int value) { int left = 0; int right = len - 1; while(left <= right){ int middle = left + ((right - left) >> 1); if(array[middle] > value){ right = middle - 1; } else if(array[middle] < value){ left = middle + 1; } else return middle; } return -1; }
问题:二分查找中值的计算
这是一个经典的话题,如何计算二分查找中的中值?
算法一: mid = (low + high) / 2
算法二: mid = low + (high – low)/2
乍 看起来,算法一简洁,算法二提取之后,跟算法一没有什么区别。但是实际上,区别是存在的。算法一的做法,在极端情况下,(low + high)存在着溢出的风险,进而得到错误的mid结果,导致程序错误。而算法二能够保证计算出来的mid,一定大于low,小于high,不存在溢出的 问题。
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