文章目录
- 🦜69. x 的平方根
- 🌼题目
- 🌻算法原理
- 🌷代码实现
- 🐳35. 搜索插入位置
- 🌼题目
- 🌻算法原理
- 🌷代码实现
- 🦭852. 山脉数组的峰顶索引
- 🌼题目
- 🌻算法原理
- 代码实现
- 🐧162. 寻找峰值
- 🌼题目
- 🌻算法原理
- 🌷代码实现
- 🦚153. 寻找旋转排序数组中的最小值
- 🌼题目
- 🌻算法原理
- 🌷代码实现
- 🦖LCR 173. 点名
- 🌼题目
- 🌻算法原理
- 🌷代码实现
704.二分查找、34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置(二分查找模板)
🦜69. x 的平方根
🌼题目
题目链接:69. x 的平方根 - 力扣(LeetCode)
给你一个非负整数 x
,计算并返回 x
的 算术平方根 。
由于返回类型是整数,结果只保留 整数部分 ,小数部分将被 舍去 。
注意: 不允许使用任何内置指数函数和算符,例如 pow(x, 0.5)
或者 x ** 0.5
。
示例 1:
输入:x = 4
输出:2
示例 2:
输入:x = 8
输出:2
解释:8 的算术平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。
提示:
0 <= x <= 231 - 1
🌻算法原理
本题采用二分查找,题目给的x
,要求是有符合的平方根就返回该x
的平方根,如果没有则返回小于它的整数平方根
🌷代码实现
class Solution {
public:
int mySqrt(int x) {
if(x<1) return 0; //处理边界
int left = 1;
int right = x;
while(left<right)
{
long long mid = left+(right-left+1)/2; //long long防止溢出
if(mid*mid <= x) left = mid;
else right = mid-1;
}
return left;
}
};
🐳35. 搜索插入位置
🌼题目
题目链接:35. 搜索插入位置 - 力扣(LeetCode)
给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。
请必须使用时间复杂度为O(log n)
的算法。
示例 1:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2
示例 2:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1
示例 3:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4
提示:
1 <= nums.length <= 104
-104 <= nums[i] <= 104
nums
为 无重复元素 的 升序 排列数组-104 <= target <= 104
🌻算法原理
本题要求是如果找到目标值,则返回下标;如果找不到,则返回要填入的位置
🌷代码实现
class Solution {
public:
int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.size()-1;
while(left < right)
{
int mid = left + (right-left)/2;
if(nums[mid] < target) left = mid+1;
else right = mid;
}
if(nums[left]<target) return left+1;
return left;
}
};
🦭852. 山脉数组的峰顶索引
🌼题目
题目链接:852. 山脉数组的峰顶索引 - 力扣(LeetCode)
符合下列属性的数组 arr
称为 山脉数组 :
arr.length >= 3
- 存在
i
(0 < i < arr.length - 1
)使得:arr[0] < arr[1] < ... arr[i-1] < arr[i]
arr[i] > arr[i+1] > ... > arr[arr.length - 1]
给你由整数组成的山脉数组 arr
,返回满足 arr[0] < arr[1] < ... arr[i - 1] < arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1]
的下标 i
。
你必须设计并实现时间复杂度为 O(log(n))
的解决方案。
示例 1:
输入:arr = [0,1,0]
输出:1
示例 2:
输入:arr = [0,2,1,0]
输出:1
示例 3:
输入:arr = [0,10,5,2]
输出:1
提示:
3 <= arr.length <= 105
0 <= arr[i] <= 106
- 题目数据保证
arr
是一个山脉数组
🌻算法原理
题目说了,这些数据必是一个山峰数组,所以我们可以直接暴力的将其遍历,找出前一个数小于当前数的位置,但有个要求是时间复杂度为O(log(n))
。
由于这个数组必是山峰数组,那么它是具有二段性的,所以我们可以采用二分查找
代码实现
class Solution {
public:
int peakIndexInMountainArray(vector<int>& arr)
{
int left = 1; //初始位置和末尾位置必不可能是峰顶
int right = arr.size()-1 -1;
while(left < right)
{
int mid = left + (right - left + 1) / 2;
if(arr[mid] > arr[mid-1]) left = mid;
else right = mid-1;
}
return left;
}
};
🐧162. 寻找峰值
🌼题目
题目链接:162. 寻找峰值 - 力扣(LeetCode)
峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。
给你一个整数数组 nums
,找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值,在这种情况下,返回 任何一个峰值 所在位置即可。
你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞
。
你必须实现时间复杂度为 O(log n)
的算法来解决此问题。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3,1]
输出:2
解释:3 是峰值元素,你的函数应该返回其索引 2。
示例 2:
输入:nums = [1,2,1,3,5,6,4]
输出:1 或 5
解释:你的函数可以返回索引 1,其峰值元素为 2;
或者返回索引 5, 其峰值元素为 6。
提示:
1 <= nums.length <= 1000
-231 <= nums[i] <= 231 - 1
- 对于所有有效的
i
都有nums[i] != nums[i + 1]
🌻算法原理
我们可以暴力解法,遍历这个数组,如果开始下降,则可以返回该位置的值;如果一直向上,则返回最后一个位置的即可。这里最坏的情况就是走到最后一个位置,时间复杂度为O(N)。
在此基础上,我们可以优化这个暴力解法,我们抽象这个数组:
-
选定某
i
位置,当前位置大于i+1
,此时是一个下降区域,那么在i
的左边区域,肯定会有一个上升区域(因为左右都是负无穷),而右边区域不一定有结果,因为右边也是负无穷,可能会一直下降到负无穷大 -
如果选的的
i
位置,小于i+1
位置的元素,那么这个区域此时是一个上升区域,那么在i
的右边区域,肯定会有一个下降区域
通过这两种情况的抽象,虽然这个数组是一个完全无序的数组,但是它具有二段性,那么我们就可以采用二分查找的思想
🌷代码实现
class Solution {
public:
int findPeakElement(vector<int>& nums)
{
int left = 0;
int right = nums.size()-1;
while(left < right)
{
int mid = left + (right-left)/2;
if(nums[mid] > nums[mid+1])
right = mid;
else
left = mid+1;
}
return left;
}
};
🦚153. 寻找旋转排序数组中的最小值
🌼题目
题目链接:153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣(LeetCode)
已知一个长度为 n
的数组,预先按照升序排列,经由 1
到 n
次 旋转 后,得到输入数组。例如,原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7]
在变化后可能得到:
- 若旋转
4
次,则可以得到[4,5,6,7,0,1,2]
- 若旋转
7
次,则可以得到[0,1,2,4,5,6,7]
注意,数组 [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]]
旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], ..., a[n-2]]
。
给你一个元素值 互不相同 的数组 nums
,它原来是一个升序排列的数组,并按上述情形进行了多次旋转。请你找出并返回数组中的 最小元素 。
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 = [3,4,5,1,2]
输出:1
解释:原数组为 [1,2,3,4,5] ,旋转 3 次得到输入数组。
示例 2:
输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2]
输出:0
解释:原数组为 [0,1,2,4,5,6,7] ,旋转 4 次得到输入数组。
示例 3:
输入:nums = [11,13,15,17]
输出:11
解释:原数组为 [11,13,15,17] ,旋转 4 次得到输入数组。
提示:
n == nums.length
1 <= n <= 5000
-5000 <= nums[i] <= 5000
nums
中的所有整数 互不相同nums
原来是一个升序排序的数组,并进行了1
至n
次旋转
🌻算法原理
这就只有一个数组,我们可以直接暴力求解,直接遍历整个数组,找出最小值,直接遍历的时间复杂度为O(N)
。
由于题目说这是一个预先有序的数组,旋转得到的,所以这个数组是有二段性的
- 在
A~B
区域:nums[i] > nums[n-1] - 在
C~D
区域:nums[i] <= nums[n-1]
🌷代码实现
class Solution {
public:
int findMin(vector<int>& nums)
{
int left = 0;
int right = nums.size()-1;
int t = nums[right];
while(left<right)
{
int mid = left+(right-left)/2;
if(nums[mid]>t)
left = mid+1;
else
right = mid;
}
return nums[left];
}
};
🦖LCR 173. 点名
🌼题目
题目链接:LCR 173. 点名 - 力扣(LeetCode)
某班级 n 位同学的学号为 0 ~ n-1。点名结果记录于升序数组 records
。假定仅有一位同学缺席,请返回他的学号。
示例 1:
输入: records = [0,1,2,3,5]
输出: 4
示例 2:
输入: records = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8]
输出: 7
提示:
1 <= records.length <= 10000
🌻算法原理
这题还是比较简单,但是有很多种方法
- 哈希表
- 直接遍历
- 位运算
- 高斯求和
这四种解法,时间复杂度都是O(N)
该题目说,学号从0
开始,那么在断开之前,整个数组对应的下标和元素是相等的,从断开位置开始,元素都是比下标大1
的,这又出现了二段性,那么就可以采用二分查找
有可能整个数组完全不缺,例如
0,1,2,3
那么我们缺少的就是4
,所以最后还需要处理边界情况
🌷代码实现
class Solution {
public:
int takeAttendance(vector<int>& records) {
int left = 0;
int right = records.size()-1;
while(left < right)
{
int mid = left + (right - left)/2;
if(records[mid] == mid)
left = mid+1;
else
right = mid;
}
return records[left]==left?left+1:left;
}
};