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(๑•́ ₃ •̀๑) 文章专栏: 算法Journey
本篇博客我们继续来了解一些有关二分查找算法的进阶题目。
🏠 寻找峰值
📌 题目内容
📌 题目解析
- 与山脉数组那道题不同的是,本题数组内存在多个峰值。
- 注意本题一个规定,即num[-1] = num[n] = 负无穷,数组边界都是最小负无穷。
📌算法原理
📒 思路一:暴力解法
有三种情况下,某个数是峰值,我们暴力解法只需要遍历一遍数组进行分类情况即可,但是时间复杂度是O(N)不符合题意。
📒 思路二:二分查找
我们发现:
- 当arr[i] > arr[i+1]时,此时左边区域一定存在峰值,因此我们要向左缩小范围。
2.当arr[i] < arr[i+1]时,此时右边区域一定存在峰值,因此我们要向右缩小范围。
3.由于峰值位置的不确定我们需要寻找峰值,因此在寻找峰值的过程 中,我们发现了二段性 因此可以使用二分查找。
二分过程:
1. arr[i] > arr[i+1] ---> right = mid , 此时mid处可能就是峰值所以不能跳过mid。
2. arr[i] < arr[i+1] ---> left = mid +1 ,此时mid+1处才可能是峰值,因此可以跳过mid。
参考代码:
cpp
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])
{
left = mid + 1 ;
}
else
right = mid;
}
return left;
}
};
🏠 寻找旋转排序数组中的最小值
📌 题目内容
📌 题目内容
- 注意题目数组中的数字各不相同。
📌算法原理
📒 思路一:暴力解法
暴力解法思路很简单,可以定义一个min变量,遍历一遍数组,遇到比他小的就更新min,时间复杂度是O(N),并不符合题目要求。
📒 思路二:二分查找
题目要我们找旋转排序数组中的最小值,这个位置是"确定"的,整个数组的大小变化趋势如上图。以D为参考点,我们发现:
- 最小值所在位置的左边,都是严格大于等于数组最后一个数的。
2.最小值所在位置的右边,都是小于等于数组最后一个数的。
3.本题要我们求的很明显地划分了两段区间,体现了二段性 ,我们要做的是思考如果mid落在划分的两段区间内,我们如何靠近目标。
二分流程:
- 当nums[mid] > nums[n-1]时,说明mid处于AB段,此时我们需要向右缩小范围,left = mid+1.
2.当nums[mid] <= nums[n-1]时,说明mid位于CD段,此时我们需要向左缩小范围,由于目标在CD段上,因此更新right时我们不能跳过mid因为mid可能就是最小值。
参考代码:
cpp
class Solution {
public:
int findMin(vector<int>& nums)
{
int left = 0;
int right = nums.size() - 1;
while(left < right)
{
int mid = left + (right - left) / 2;
if(nums[mid] < nums[right])right = mid;
else left = mid+1;
}
return nums[left];
}
};
思考:我们划分两端区间是以D为参考点,那么我们是否能以A为参考点呢?
1.A~B段是大于等于nums[0](A点)的,而C~D段是严格小于nums[0]的。
2.此时二分流程:
A - B : nums[i]>=nums[0] --> left= mid +1;
C - D : nums[i] < nums[0] --> right = mid;
3.当旋转数组旋转到原来升序时:
此时A点就是最小值,区间不断向右,此时就会丢掉最小值,因此对于这种边界情况我们需要特殊处理。
cpp
class Solution {
public:
int findMin(vector<int>& nums)
{
int left = 0;
int right = nums.size() - 1;
if(nums[0] < nums[right])
return nums[0];
int x = nums[0]; //以A为参照
while(left < right)
{
int mid = left + (right - left) / 2;
if(nums[mid] >= x )left = mid + 1;
else right = mid;
}
return nums[left];
}
};
🏠 0~n-1中缺失的数字
📌 题目内容
📌 题目内容
- 注意:对于[0,1,2,3,4]这样的数组,此时缺失的数字应该为5.
📌算法原理
📒 思路一:哈希表
由于缺了一个数字,因此总的人数为数组元素个数+1,此时我们先遍历一遍数组进行映射,再从0-N遍历,没有映射的就是缺失的数字。
cpp
class Solution {
public:
int takeAttendance(vector<int>& records)
{
unordered_map<int,int> mp;
for(const auto& e : records)
{
mp[e]++;
}
int reasult = 0;
int n = records.size() + 1;
for(int i = 0 ; i < n ; i ++)
{
if(mp[i] == 0)
{
reasult = i;
break;
}
}
return reasult;
}
};
📒 思路二:直接遍历找结果
由于学号从0开始,因此数组中每个数都应该与下标相同,由于缺失了一个数,可能导致它的下一个数占它的位置,也可能他就是最后一个数。
cpp
class Solution {
public:
int takeAttendance(vector<int>& records)
{
bool flag = false;
int i = 0;
for( i = 0 ; i < records.size();i++)
{
if(i != records[i])
{
flag = true;
break;
}
}
return i;
}
};
📒 思路三:位运算
既然知道应到同学的人数n,又根据按位异或a^a = 0 的性质,我们可以用ret遍历一遍数组进行异或,再从0-N异或,最后ret就是缺失的数字。
cpp
class Solution {
public:
int takeAttendance(vector<int>& records)
{
int n = records.size();
int sum = 0;
for(int i = 0 ;i <= n ;i++)
{
sum ^= i;
}
for(int i = 0; i < records.size();i++)
{
sum ^= records[i];
}
return sum;
}
};
📒 思路四:高斯求和公式
由于我们知道了应到学生人数,因此我们可以用等差数列求原本应该的学号之和,再遍历数组减去,最后得到的就是缺失的数字。
cpp
class Solution {
public:
int takeAttendance(vector<int>& records)
{
int n = records.size() + 1;
int sum = 0 + (n*(n-1)) / 2;
cout << sum <<endl;
for(int i = 0; i < records.size();i++)
{
sum -= records[i];
}
return sum;
}
};
📒 思路五:二分查找
前面的思路都很简单,但时间复杂度都是O(N)。仔细观察我们发现因为缺失了数字,会造成二段性。
我们发现,由于缺失了一个数字造成了二段性:
- 左边一段区间的值都与下标相同,而右边一段区间的值与下标不匹配,因此我们需要去靠近第一个不与下标匹配的值。此时这个值的下标就是缺失的数字。
2.nums[mid] = mid时,说明mid在左边,此时需要向右缩小范围。
3.nums[mid] ≠ mid时,说明mid在右边,此时mid可能就是我们要找的,因此不能跳过mid.
4.需要注意的是对于类似[0,1,2,3,4]这样的情况,最后left==right时,我们需要返回left+1.
参考代码:
cpp
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;
}
if(records[left] != left) return left;
return left + 1;
}
};
总结:
1. 当题目很明确要求的目标能划分二段性时,我们需要考虑的是在划分区间内怎么接近目标。
2.当不是很明确二段性时,我们要考虑的是在找目标的过程中能否发现二段性。