Rust:带你写个二分查找,一学就会

  1. 二分查找详解

点击这里查看力扣题目,了解详细信息。

当你面对一个升序排列的整数数组 nums 并寻找一个特定目标值 target 时,你可以采用一种高效的搜索方法来定位这个目标值。如果目标值存在于数组中,那么就返回它的索引;如果不存在,就返回 -1 作为标记。

示例 1:

makefile 复制代码
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
说明: 目标值 9 在数组中的索引为 4

示例 2:

makefile 复制代码
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
说明: 目标值 2 并不在数组中,因此返回 -1

提示:

  • 数组 nums 中的元素是唯一的。
  • 数组的大小 n 范围在 [1, 10000]
  • 数组元素的值域是 [-9999, 9999]

方法探究

此题假定数组是有序且无重复元素的,这为二分查找提供了理想的应用条件。但是,要正确实现二分查找,关键在于如何处理搜索的边界条件,这往往是编码时最容易出错的地方。主要有两种方式来定义查找区间:左闭右闭 [left, right] 和左闭右开 [left, right)

二分查找的实现方法

  • 采用左闭右闭区间 [left, right]

    • 循环条件使用 while (left <= right),意味着 leftright 相等是有效的,需要被检查。
    • 如果发现 nums[middle] > target,则说明 target 不可能是 nums[middle],下一步 right 应该调整到 middle - 1
rust 复制代码
impl Solution {
    pub fn search(nums: Vec<i32>, target: i32) -> i32 {
        let (mut left, mut right) = (0_i32, nums.len() as i32 - 1);
        while left <= right {
            let mid = (left + right) / 2;
            match nums[mid as usize].cmp(&target) {
                Ordering::Less => left = mid + 1,
                Ordering::Greater => right = mid - 1,
                Ordering::Equal => return mid,
            }
        }
        -1
    }
}
  • 采用左闭右开区间 [left, right)

    • 循环条件改为 while (left < right),因为当 leftright 相等时,区间不再有效。

    • 如果 nums[middle] > target,那么 right 更新为 middle,因为 nums[middle] 已经被排除在外,接下来的搜索区间应该是左闭右开的 [left, middle)

rust 复制代码
use std::cmp::Ordering;
impl Solution {
    pub fn search(nums: Vec<i32>, target: i32) -> i32 {
        let (mut left, mut right) = (0_i32, nums.len() as i32);
        while left < right {
            let mid = (right + left) / 2;
            match nums[mid as usize].cmp(&target) {
                Ordering::Less => left = mid + 1,
                Ordering::Greater => right = mid,
                Ordering::Equal => return mid,
            }
        }
        -1
    }
};
  • 时间复杂度: 对于两种方法而言,都是 O(log n),因为每次查找都是将查找区间缩小到原来的一半。
  • 空间复杂度: O(1),我们只需要常数级别的额外空间。

深入理解二分查找

二分查找,作为一个经典而高效的搜索算法,之所以能够在有序数组中快速定位元素,是因为它每一步都将待搜索的区间减半,从而大幅减少了搜索所需的时间。但是,恰当地实现二分查找并非毫无挑战。很多时候,我们可能会遇到各种边界条件的处理问题,导致写出来的代码不符合要求,但是实际上,搞明白边界问题,二分查找就是手拿把掐,手到擒来!Pomelo_刘金,转载请注明原文链接。感谢!

相关推荐
数模竞赛Paid answer5 小时前
2026年中青杯数学建模A题数学建模论文智能评估系统与多智能体优化方法求解全过程论文及程序
算法·数学建模·中青杯
银-豆豆5 小时前
数据结构与算法-动态规划、回溯与贪心
算法·动态规划
想吃火锅10057 小时前
【leetcode】200. 岛屿数量
算法·leetcode·职场和发展
Nil2087 小时前
leetcode 54螺旋矩阵
算法·leetcode·矩阵
依然鸣8 小时前
PTA团体程序设计天梯赛L1真题讲解L1-077-080
开发语言·c++·算法·深度优先·pat考试·图论
qeen8711 小时前
【数据结构】自平衡二叉搜索树各种旋转算法原理解析及AVL树的C++实现
数据结构·c++·算法
lucas_AI11 小时前
1.2B 小模型赢过 235B 大模型:NaviDC-OCR 把文档解析卷明白了
人工智能·深度学习·算法
Patrick_Wilson11 小时前
sccache 用在 Rust 上为什么常「不省编译」:原理、限制与 Windows 接入
ci/cd·rust·编译器
冻柠檬飞冰走茶12 小时前
PTA基础编程题目集 7-35有理数均值(C++语言实现)
开发语言·数据结构·c++·算法·均值算法
民乐团扒谱机12 小时前
【微实验】倒谱算法(Cepstrum)深度解析:原理、数学推导与代码实现
人工智能·算法·语音识别