[ LeetCode ] 题刷刷(Python)-第35题:搜索插入位置

题目描述

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。

nums 为 无重复元素升序排列数组

请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。

示例

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

解题

解法一: 二分查找

思路

二分查找(Binary Search)是一种基于比较的搜索算法,适用于已排序(升序或降序)的有序序列(如数组)。其基本思想如下:

**1、初始化:**确定搜索范围,通常是整个有序数组。设数组的左边界为 left,右边界为 right。

**2、迭代:**在每一步迭代中,计算中间索引 mid,通常是取 left 和 right 的平均值(向下取整)

(1)直接取平均值:mid = (left + right) // 2

(2)避免整数溢出:mid = left + (right - left) // 2

**3、比较:**将中间元素 nums[mid] 与目标值 target 进行比较:

(1)相等:如果 nums[mid] 等于 target,则找到目标值,返回 mid 作为其索引。

(2)小于:如果 nums[mid] 小于 target,说明目标值可能位于 mid 右侧的子数组中,因此缩小搜索范围至右半部分,即更新 left = mid + 1。

(3)大于:如果 nums[mid] 大于 target,说明目标值可能位于 mid 左侧的子数组中,因此缩小搜索范围至左半部分,即更新 right = mid - 1。
**4、终止条件:**重复步骤2和步骤3,直到找到目标值或者左右边界相遇(left > right),此时表明目标值不在数组中。

算法复杂度

时间复杂度:O(log⁡n),其中 n为数组的长度。


空间复杂度:O(1)。

代码

python 复制代码
class Solution:
    def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        # 定义左右指针
        left, right = 0, len(nums) - 1
        # 如果左指针不大于右指针
        while left <= right:
            # 计算中间索引mid(防止整数溢出)
            mid = left + (right - left) // 2
            # 如果 nums[mid] 等于 target,则找到目标值,返回 mid 作为其索引。
            if nums[mid] == target:
                return mid
            # 如果 nums[mid] 小于 target,说明目标值可能位于 mid 右侧的子数组中
            # 因此缩小搜索范围至右半部分,即更新 left = mid + 1。
            elif nums[mid] < target:
                left = mid + 1
            # 如果 nums[mid] 大于 target,说明目标值可能位于 mid 左侧的子数组中
            # 因此缩小搜索范围至左半部分,即更新 right = mid - 1。
            else:
                right = mid - 1
        # 当 left > right 时,退出循环。
        # 此时 left 指向的目标位置即为目标值应插入的位置
        return left

解法二: 使用内置函数 bisect_left

思路

一行代码,不讲武德。

bisect_left 是 Python 标准库 bisect 模块提供的一个函数,专门用于已排序序列(如列表)的二分查找。这个函数的主要作用是返回目标值应该插入的索引,使得插入后列表依然保持有序。

算法复杂度

时间复杂度:O(log⁡n),其中 n为数组的长度。


空间复杂度:O(1)。

代码

python 复制代码
class Solution:
    def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        return bisect_left(nums, target)

解法三: 线性查找(时间复杂度不满足)

思路

从数组的第一个元素开始,逐个比较每个元素与目标值,直到找到目标值或遍历完整个数组。找到目标值时返回其索引,未找到时返回应插入的位置。

算法复杂度

时间复杂度:O(⁡n),其中 n为数组的长度。


空间复杂度:O(1)。

代码

python 复制代码
class Solution:
    def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        for i, num in enumerate(nums):
            # 如果当前num等于目标值target,返回其下标
            if num == target:
                return i
            # 如果当前num大于目标值target,返回其下标
            # 因为是升序无重复元素数,你比我大,我该排你这里
            # [1,2,4,5],target=3;4>3-->[1,2,3,4,5]
            elif num > target:
                return i
        # 都不满足,说明应插入最后的位置
        return len(nums)
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