35. 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。
请必须使用时间复杂度为 O(log n)
的算法。
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
提示:
1 <= nums.length <= 104
-104 <= nums[i] <= 104
nums
为 无重复元素 的 升序 排列数组-104 <= target <= 104
解法
方法一:二分查找
思路与算法
假设题意是叫你在排序数组中寻找是否存在一个目标值,那么训练有素的读者肯定立马就能想到利用二分法在 \(O(\log n)\)的时间内找到是否存在目标值。但这题还多了个额外的条件,即如果不存在数组中的时候需要返回按顺序插入的位置,那我们还能用二分法么?答案是可以的,我们只需要稍作修改即可。
考虑这个插入的位置 \(pos\),它成立的条件为:
\(nums[pos−1]<target≤nums[pos]\)
其中 \(\textit{nums}\) 代表排序数组。由于如果存在这个目标值,我们返回的索引也是 \(\textit{pos}\),因此我们可以将两个条件合并得出最后的目标:在一个有序数组中找第一个大于等于 \(\textit{target}\) 的下标。
问题转化到这里,直接套用二分法即可,即不断用二分法逼近查找第一个大于等于 \(\textit{target}\) 的下标 。下文给出的代码是笔者习惯的二分写法,\(\textit{ans}\) 初值设置为数组长度可以省略边界条件的判断,因为存在一种情况是 \(\textit{target}\) 大于数组中的所有数,此时需要插入到数组长度的位置。
Python3
class Solution:
def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:
n = len(nums)
left,right = 0,n-1
ans = n
while(left <= right):
mid = ((right-left) >> 1) +left
if(target<=nums[mid]):
ans = mid
right = mid - 1
else:
left = mid + 1
print(ans,left)
return ans
class Solution:
def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:
return bisect_left(nums, target)
C++
class Solution {
public:
int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
int n = nums.size();
int left= 0,right = n-1,ans = n;;
while(left <=right){
int mid = ((right-left) >> 1) +left;
if(target <=nums[mid]){
ans = mid;
right = mid - 1;
}
else{
left = mid + 1;
}
}
return ans;
}
};
class Solution {
public:
int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
return lower_bound(nums.begin(), nums.end(), target) - nums.begin();
}
};