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夯实算法-在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

夯实算法-在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

作者: 在中国喝Java | 来源:发表于2022-12-14 09:34 被阅读0次

题目:LeetCode

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。

示例 1:

输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出: [3,4]
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示例 2:

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

输入: nums = [], target = 0
输出: [-1,-1]
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提示:

  • <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mn>0</mn><mo><</mo><mo>=</mo><mi>n</mi><mi>u</mi><mi>m</mi><mi>s</mi><mi mathvariant="normal">.</mi><mi>l</mi><mi>e</mi><mi>n</mi><mi>g</mi><mi>t</mi><mi>h</mi><mo><</mo><mo>=</mo><mn>1</mn><msup><mn>0</mn><mn>5</mn></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">0 <= nums.length <= 10^5</annotation></semantics></math>0<=nums.length<=105
  • <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mo>−</mo><mn>1</mn><msup><mn>0</mn><mn>9</mn></msup><mo><</mo><mo>=</mo><mi>n</mi><mi>u</mi><mi>m</mi><mi>s</mi><mo stretchy="false">[</mo><mi>i</mi><mo stretchy="false">]</mo><mo><</mo><mo>=</mo><mn>1</mn><msup><mn>0</mn><mn>9</mn></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">-10^9 <= nums[i] <= 10^9</annotation></semantics></math>−109 <=nums[i] <=109
  • nums 是一个非递减数组
  • <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mo>−</mo><mn>1</mn><msup><mn>0</mn><mn>9</mn></msup><mo><</mo><mo>=</mo><mi>t</mi><mi>a</mi><mi>r</mi><mi>g</mi><mi>e</mi><mi>t</mi><mo><</mo><mo>=</mo><mn>1</mn><msup><mn>0</mn><mn>9</mn></msup></mrow><annotation encoding="application/x-tex">-10^9 <= target <= 10^9</annotation></semantics></math>−109 <=target <=109

解题思路

首先需要理解题意,题目有一定的迷惑性,非递减,也就是升序,但可能会有相等的元素,起始位置,其实就是找target的起始下标:

  • 如果target不存在,那就是[-1, -1]
  • 如果target只有一个,那么就是[index, index]
  • 如果target有重复的,那么就需要返回[lower, upper],其中i=[lower, upper],[i]都是等于target的,并且[lower-1] != target,[upper+1] != target

先用二分查找到target的index,然后在[0, index-1],范围内再用二分查找找lower,lower的条件就是[lower] == target并且[lower-1] != target,需要注意的是,查找lower过程中所有元素都是小于等于target的;同理,可以在[index+1,n-1]范围内找upper,upper的条件是[upper+1] != target并且[upper] == target,需要注意的是查找 upper过程中所有元素都是大于等于target的。

查找 lower时,如果某个mid是0,就说明到了最左边了,查找右边时,如果到了n-1,那就到了最右边了。

循环的条件要是left <= right,这是因为传入的范围都是具体的下标,也就是闭区间,所以mid需要走到左右边界

代码实现

public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
    int[] result = {
        -1, -1
    };
    int index = Arrays.binarySearch(nums, target);
    if (index < 0) {
        return result;
    }
    if (index == 0 || nums[index - 1] != target) {
        result[0] = index;
    } else {
        result[0] = findLower(nums, index - 1, target);
    }
    if (index == nums.length - 1 || nums[index + 1] != target) {
        result[1] = index;
    } else {
        result[1] = findUpper(nums, index + 1, target);
    }
    return result;
}

private int findLower(int[] nums, int index, int target) {
    int left = 0;
    int right = index;
    while (left <= right) {
        int mid = (left + right) >> 1;
        if (nums[mid] == target) {
            if (mid == 0 || nums[mid - 1] != target) {
                return mid;
            }
            right = mid - 1;
        } else {
            if (mid == index - 1 || nums[mid + 1] == target) {
                return mid + 1;
            }
            left = mid + 1;
        }
    }

    return index;
}

private int findUpper(int[] nums, int index, int target) {
    int left = index;
    int right = nums.length - 1;
    while (left <= right) {
        int mid = (left + right) >> 1;
        if (nums[mid] == target) {
            if (mid == nums.length - 1 || nums[mid + 1] != target) {
                return mid;
            }
            left = mid + 1;
        } else {
            if (mid == index + 1 || nums[mid - 1] == target) {
                return mid - 1;
            }
            right = mid - 1;
        }
    }

    return index;
}
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复杂度分析

  • 空间复杂度:<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>O</mi><mo stretchy="false">(</mo><mn>1</mn><mo stretchy="false">)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex">O(1)</annotation></semantics></math>O(1)
  • 时间复杂度:<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>O</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>l</mi><mi>o</mi><mi>g</mi><mi>n</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex">O(logn)</annotation></semantics></math>O(logn)

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