题目描述
这是 LeetCode 上的 81. 搜索旋转排序数组 II 。
Tag : 「二分」
已知存在一个按非降序排列的整数数组 nums ，数组中的值不必互不相同。
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， [0,1,2,4,4,4,5,6,6,7] 在下标 5 处经旋转后可能变为 [4,5,6,6,7,0,1,2,4,4] 。
给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target ，请你编写一个函数来判断给定的目标值是否存在于数组中。如果 nums 中存在这个目标值 target ，则返回 true ，否则返回 false 。
示例 1：
输入：nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 0 输出：true 复制代码
示例 2：
输入：nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 3 输出：false 复制代码
提示：
- 1 <= nums.length <= 5000
- -10^4104 <= nums[i] <= 10^4104
- 题目数据保证 nums 在预先未知的某个下标上进行了旋转
- -10^4104 <= target <= 10^4104
二分
根据题意，我们知道，所谓的旋转其实就是「将某个下标前面的所有数整体移到后面，使得数组从整体有序变为分段有序」。
但和 33. 搜索旋转排序数组 不同的是，本题元素并不唯一。
这意味着我们无法直接根据与nums[0]nums[0]的大小关系，将数组划分为两段，即无法通过「二分」来找到旋转点。
因为「二分」的本质是二段性，并非单调性。只要一段满足某个性质，另外一段不满足某个性质，就可以用「二分」。
如果你有看过我 严格 O(logN)，一起看清二分的本质 这篇题解，你应该很容易就理解上句话的意思。如果没有也没关系，我们可以先解决本题，在理解后你再去做 33. 搜索旋转排序数组，我认为这两题都是一样的，不存在先后关系。
举个🌰，我们使用数据 [0,1,2,2,2,3,4,5] 来理解为什么不同的旋转点会导致「二段性丢失」：
代码：
class Solution { public boolean search(int[] nums, int t) { int n = nums.length; int l = 0, r = n - 1; // 恢复二段性 while (l < r && nums[0] == nums[r]) r--; // 第一次二分，找旋转点 while (l < r) { int mid = l + r + 1 >> 1; if (nums[mid] >= nums[0]) { l = mid; } else { r = mid - 1; } } int idx = n; if (nums[r] >= nums[0] && r + 1 < n) idx = r + 1; // 第二次二分，找目标值 int ans = find(nums, 0, idx - 1, t); if (ans != -1) return true; ans = find(nums, idx, n - 1, t); return ans != -1; } int find(int[] nums, int l, int r, int t) { while (l < r) { int mid = l + r >> 1; if (nums[mid] >= t) { r = mid; } else { l = mid + 1; } } return nums[r] == t ? r : -1; } } 复制代码
- 时间复杂度：恢复二段性处理中，最坏的情况下（考虑整个数组都是同一个数）复杂度是 O(n)O(n)，而之后的找旋转点和目标值都是「二分」，复杂度为 O(log{n})O(logn)。整体复杂度为 O(n)O(n) 的。
- 空间复杂度：O(1)O(1)。
进阶
如果真正理解「二分」的话，本题和 33. 搜索旋转排序数组 区别不大。
建议大家在完成两题的基础上试试 面试题 10.03. 搜索旋转数组 。
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最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.81 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题，我们将先将所有不带锁的题目刷完。
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