二分算法(模板)

例题1:

704. 二分查找 - 力扣(LeetCode)

算法原理:(二分)

通过遍历也可以通过,但是二分更优且数据量越大越能体现。

二分思路:

1.mid1 = (left + right)/2 与 mid2 = right + (right - left)/2区别。

如果不考虑数据范围: (left + right)/2 = right + (right - left)/2,但越界就不一样了。

mid1 = (left + right)/2 :可能越界

mid2 = left+ (right - left)/2 : 可以防止越界

2.mid1 = (right + left)/2 与 mid2 = (right + left + 1)/2区别。

(right + left)/2 : 向下取整

(right + left + 1)/2 :向上取整

举个例子: right = 3,left = 4,(right + left)/2 = 3,(right + left + 1)/2 = 4;

right = 2,left = 4,(right + left)/2 = 3,(right + left + 1)/2 = 3;

这里不会严格用数学方式去证明,那样太花时间了,感兴趣的话网上搜搜,我们直接给出结论,当right + left 结果为偶数时,mid1 与 mid2 是没有区别的,但结果为奇数时就会相差1,不要小看了这一点区别,不注意这里,就很有可能写出死循环,具体我们在下面例题里体现。

这里不能通过调整上下取整的方式来避免死循环。但是可以通过增加一行代码来弄

( if(left == right && nums[left] != target) break; )

代码:

java 复制代码
//暴力可以过😯
    public int search(int[] nums, int target) {
        int n = nums.length;
        for(int i = 0;i < n;i++){
            if(nums[i] > target){
                break;
            }
            if(nums[i] == target) return i;
        }
        return -1;
    }
java 复制代码
     //二分
    public int search(int[] nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;
        while(left <= right){
            int mid = left + (right - left)/2;
            if(nums[mid] < target){
                left = mid+1;
            }else if(nums[mid] ==target){
                return mid;
            }else {
                right = mid-1;
            }
        }
        return -1;
    }
java 复制代码
//二分,调整后
    public int search(int[] nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;
        while(left <= right){
            int mid = left + (right - left)/2;
            if(nums[mid] < target){
                left = mid+1;
            }else if(nums[mid] ==target){
                return mid;
            }else {
                right = mid;
            }
            if(left == right && nums[left] != target) break; 
        }
        return -1;
    }

通过上面两幅幅图我们就可以感受到上,下取整差1,如果调整不好便会出现死循环。这里只列举了向下取整,避免死循环情况。还有一种是向上取整,避免死循环情况。(再往下的例题就不会,所这么多了。)

如下例题都是可以利用二分解决的,这里就提一点,二分的使用场景并不一定非要整个序列有序,而是依据你的需求,巧妙的去使用它。

例题2:

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)

例题3:

162. 寻找峰值 - 力扣(LeetCode)

例题4:

153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣(LeetCode)

相关推荐
AI软著研究员1 小时前
程序员必看:软著不是“面子工程”,是代码的“法律保险”
算法
FunnySaltyFish1 小时前
什么?Compose 把 GapBuffer 换成了 LinkBuffer?
算法·kotlin·android jetpack
颜酱2 小时前
理解二叉树最近公共祖先(LCA):从基础到变种解析
javascript·后端·算法
地平线开发者18 小时前
SparseDrive 模型导出与性能优化实战
算法·自动驾驶
董董灿是个攻城狮18 小时前
大模型连载2:初步认识 tokenizer 的过程
算法
地平线开发者19 小时前
地平线 VP 接口工程实践(一):hbVPRoiResize 接口功能、使用约束与典型问题总结
算法·自动驾驶
罗西的思考19 小时前
AI Agent框架探秘:拆解 OpenHands(10)--- Runtime
人工智能·算法·机器学习
HXhlx1 天前
CART决策树基本原理
算法·机器学习
Wect1 天前
LeetCode 210. 课程表 II 题解:Kahn算法+DFS 双解法精讲
前端·算法·typescript
颜酱1 天前
单调队列:滑动窗口极值问题的最优解(通用模板版)
javascript·后端·算法