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34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

作者: 红树_ | 来源:发表于2023-05-27 23:38 被阅读0次

    参考34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣(Leetcode)

    题目

    给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
    如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]
    你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

    输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
    输出:[3,4]
    输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
    输出:[-1,-1]
    输入:nums = [], target = 0
    输出:[-1,-1]
    

    解题思路

    • 二分查找:先二分查找目标值是否存在,然后从该下标开始往前和往后找相同目标值的终点。
    • 两次二分:也可以直接两次二分,分别查找起始位置何结束位置。

    二分查找

    class Solution {
        public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
            //二分先确定是否存在target
            int left = 0,right = nums.length-1,index = -1;
            while(left <= right) {
                int mid = (left + right) >> 1;
                if(nums[mid] == target) {
                    index = mid;
                    break;
                }else if(nums[mid] < target) left = mid + 1;
                else right = mid -1;
            }
            if(index == -1) return new int[]{-1,-1};
            else {
                int start = index,end = index;
                while(start>0 && nums[start]==nums[start-1]) start-=1;
                while(end<nums.length-1 && nums[end]==nums[end+1]) end+=1;
                return new int[]{start,end};
            }
        }
    }
    

    复杂度分析

    • 时间复杂度:最坏情况下为O(n),即全部为相同元素。
    • 空间复杂度:O(1)

    两次二分

    class Solution {
        public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
            //二分找起始位置
            int left = 0,right = nums.length-1;
            while(left <= right) {
                int mid = (left + right) >> 1;
                if(nums[mid] < target) left = mid + 1;
                else right = mid - 1;
            }
            if(left > nums.length-1 || nums[left] != target) return new int[]{-1,-1};
            int start = left;
            //二分找结束位置
            left = 0;
            right = nums.length-1;
            while(left <= right) {
                int mid = (left + right) >> 1;
                if(nums[mid] > target) right = mid - 1;
                else left = mid + 1;
            }
            return new int[]{start,right};
        }
    }
    

    复杂度分析

    • 时间复杂度:O(logn),二分查找时间复杂度为logn
    • 空间复杂度:O(1)

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