LeetCode Hot100(50/100)——153. 寻找旋转排序数组中的最小值

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一、题目简介

题目来源:LeetCode 官方题目描述

给定一个 升序排列数组,该数组在某个未知的轴上进行了旋转,要求找出其中的最小元素。

例如:

复制代码
输入:nums = [3,4,5,1,2]  
输出:1

数组原本是 [1, 2, 3, 4, 5],在元素 3 处进行了旋转,最小值为 1。


二、题意分析

这个问题的本质是:

在一个被旋转过的有序数组中快速找到最小值。

由于原数组是递增的,只是被某个点切开后拼接,所以仍保留二分查找的性质。


三、思维导图

寻找旋转排序数组中的最小值
题目理解
升序数组旋转
找最小元素
解法思路
二分查找
比较 mid 与右端点 数值关系
缩小搜索区间
特殊情况
未旋转的纯升序数组
数组中只有一个元素
复杂度分析
时间 O(log n)
空间 O(1)
Java实现
while循环
条件判断与区间更新


四、算法思路详解

思路一:线性扫描(暴力解法)

最直接的方式是遍历整个数组,找到最小值:

text 复制代码
for i in nums:
    minValue = min(minValue, i)
  • 时间复杂度O(n)
  • 空间复杂度O(1)
  • 缺点:无法利用数组的有序性,效率较低。

思路二:二分查找优化解法 ------ 核心算法

由于旋转后的数组依然保持局部有序结构,我们可以通过 二分查找 实现高效查找。

核心逻辑
  1. 初始化左右指针:left = 0, right = nums.length - 1
  2. left < right 时:
    • 计算中点 mid = (left + right) / 2
    • 对比 nums[mid]nums[right]
  3. 根据比较结果更新搜索区间:
    • nums[mid] > nums[right]:最小值在右侧区间 → left = mid + 1
    • nums[mid] <= nums[right]:最小值在左侧区间或 mid → right = mid
  4. 最终 leftright 相遇时,即最小值索引。

五、流程图示意





开始
初始化 left=0, right=n-1
left < right ?
返回 numsleft
计算 mid = (left + right)/2
numsmid > numsright?
left = mid + 1
right = mid
结束


六、Java代码实现

下面是基于上述思路的 Java 示例实现:

java 复制代码
public class Solution {
    public int findMin(int[] nums) {
        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;
        while (left < right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (nums[mid] > nums[right]) {
                // 最小值在右侧区间
                left = mid + 1;
            } else {
                // 最小值在左侧区间或 mid 位置
                right = mid;
            }
        }
        // left == right 时即为最小值
        return nums[left];
    }
}

七、复杂度分析

指标 复杂度 说明
时间复杂度 O(log n) 使用二分查找,每次缩小一半搜索区间
空间复杂度 O(1) 只使用常量级变量存储指针与中间值

八、示例验证

输入:

复制代码
nums = [4,5,6,7,0,1,2]

查找过程如下:

步骤 left right mid numsmid numsright 区间更新
1 0 6 3 7 2 numsmid > numsright → left = 4
2 4 6 5 1 2 numsmid <= numsright → right = 5
3 4 5 4 0 1 numsmid <= numsright → right = 4

此时 left == right == 4,最小值为 nums[4] = 0


九、总结

解法 思路 时间复杂度 空间复杂度
暴力扫描 遍历整个数组寻找最小值 O(n) O(1)
二分查找 利用有序性缩小搜索区间 O(log n) O(1)

最终采取 二分查找解法 可在对数时间内高效求解。

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