基础二分查找总结

news2024/11/25 15:48:40

前言

由于我在学习二分查找的过程中处于会了忘,忘了复习的状态,因此总结一套适合自己记忆的模板。建议先看参考资料 [ 1 , 2 , 3 ] ^{[1,2,3]} [1,2,3],理解二分查找各种细节的由来。

  1. 二分查找又死循环了?【基础算法精讲 04】
  2. 手把手带你撕出正确的二分法 | 二分查找法 | 二分搜索法 | LeetCode:704. 二分查找
  3. 我写了首诗,让你闭着眼睛也能写对二分搜索

左闭右开的形式:循环条件一定是 while(left < right)。由于左闭,所以 left = mid + 1;。由于右开,所以 right = mid;。最后循环结束时,left == right

左闭右闭的形式:循环条件一定是 while(left <= right)。由于左闭,所以 left = mid + 1;。由于右闭,所以 right = mid - 1;。最后循环结束时,left == right + 1

确保上面段话能理解,为了方便记忆,优先采用左闭右开的形式。因为循环结束时,left == right,我觉得简单一点。

点击查看原文,获得更好的阅读体验。

基础的二分查找

力扣链接:704. 二分查找

给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。

示例 1:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4

示例 2:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1

左闭右开代码实现

class Solution {
    public int search(int[] nums, int target) {
        int left = 0, right = nums.length;  // 定义target在左闭右开的区间里,即:[left, right)
        while(left < right){  // 因为left == right的时候,在[left, right)是空区间,所以使用小于号
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(nums[mid] < target){
                left = mid + 1;  // target 在右区间,在[mid + 1, right)中
            }else if(nums[mid] > target){  
                right = mid;  // target 在左区间,在[left, mid)中
            }else{  // nums[mid] == target
                return mid;  // 数组中找到目标值,直接返回下标
            }
        }
        return -1;  // 未找到目标值
    }
}

左闭右闭代码实现

class Solution {
    public int search(int[] nums, int target) {
        int left = 0, right = nums.length - 1;  // // 定义target在左闭右开的区间里,即:[left, right)
        while(left <= right){  // 因为left == right的时候,在[left, right]还有一个元素,所以使用小于等于号
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(nums[mid] < target){
                left = mid + 1;  // target 在右区间,在[mid + 1, right]中
            }else if(nums[mid] > target){
                right = mid - 1;   // target 在左区间,在[left, mid - 1]中
            }else{
                return mid;  // // 数组中找到目标值,直接返回下标
            }
        }

        return -1;  // 未找到目标值
    }
}

lower_bound 和 upper_bound

lower_bound

lower_bound 含义:

  • 返回第一个大于等于 target 的位置,如果所有元素都小于 target,则返回数组的长度。
  • 在不改变原有排序的前提下,找到第一个可以插入 target 的位置。

左闭右开代码实现

int lower_bound(int[] nums, int target){
    int left = 0, right = nums.length;
    while(left < right){  // 定义target在左闭右开的区间里,即:[left, right)
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if(nums[mid] < target){
            left = mid + 1;  // target 在右区间,在[mid + 1, right)中
        }else{
            right = mid;  // target 在左区间,在[left, mid)中
        }
    }
    return left;  // 此时 left == right,返回 right 也可以
}

对于 nums[mid] == target 的情况:
此时找到一个目标值 target,然而左边可能还有 target。由于要找的是第一个大于等于 target 的位置,所以应该向左区间继续查找,因此与 else 分支合并。

左闭右闭代码实现

int lower_bound(int[] nums, int target){
    int left = 0, right = nums.length - 1;
    while(left <= right){  // 定义target在左闭右闭的区间里,即:[left, right]
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if(nums[mid] < target){
            left = mid + 1;  // target 在右区间,在[mid + 1, right]中
        }else{
            right = mid - 1;  // target 在左区间,在[left, mid - 1]中
        }
    }
    return left;  // 此时 left == right + 1
}

这里和左闭右开形式不同,左闭右开 left == right,不用纠结。这里 left == right + 1,有时候搞不清楚是返回 leftright,还是 left - 1

这里有个方便记忆的小技巧,假设 leftright 都指向 target,再看下一步的结果。

比如下面这个例子,target == 3lower_bound 要求的结果就是红色的3。

此时 left == right,根据代码,应该执行 right = mid - 1; 这条语句,执行之后,如下图所示。

此时,left == right + 1,循环结束,结果应该为 left,所以 return left;

upper_bound

upper_bound 含义:

  • 返回第一个大于 target 的位置,如果所有元素都小于等于 target,则返回数组的长度。
  • 在不改变原有排序的前提下,找到最后一个可以插入 target 的位置。

左闭右开代码实现

int upper_bound(int[] nums, int target){
    int left = 0, right = nums.length;
    while(left < right){  // 定义target在左闭右开的区间里,即:[left, right)
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if(nums[mid] <= target){
            left = mid + 1;  // target 在右区间,在[mid + 1, right)中
        }else{
            right = mid;  // target 在左区间,在[left, mid)中
        }
    }
    return left;  // 此时 left == right,返回 right 也可以
}

对于 nums[mid] == target 的情况:
此时找到一个目标值 target。由于要找的是第一个大于 target 的位置,所以应该向右区间继续查找,所以与 if 分支合并。

左闭右闭代码实现

int upper_bound(int[] nums, int target){
    int left = 0, right = nums.length - 1;
    while(left <= right){  // 定义target在左闭右闭的区间里,即:[left, right]
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if(nums[mid] <= target){
            left = mid + 1;  // target 在右区间,在[mid + 1, right]中
        }else{
            right = mid - 1;  // target 在左区间,在[left, mid - 1]中
        }
    }
    return left;  // 此时 left == right + 1
}

lower_bound 类似,说一下记忆 return left; 的技巧。

假设 leftright 都指向 target,再看下一步的结果。

比如下面这个例子,target == 3upper_bound 要求的结果就是红色的4。

此时 left == right,根据代码,应该执行 left = mid + 1; 这条语句,执行之后,如下图所示。

此时,left == right + 1,循环结束,结果应该为 left,所以 return left;

可以看到,在左闭右闭的情况下,lower_boundupper_bound 都返回 left

lower_bound 和 upper_bound 的联系

可以发现,这两个函数只有 if 判断为相等的情况不同[6]。为方便记忆,在 if else 只有二分支的情况下,即把相等的情况归为 if 分支或 else 分支(不是 if ... else if ... else ... 三分支的情况)。

此时,lower_boundupper_bound 可以通过在 if 分支判断语句中增删 = 互相转化。

另外,upper_bound 可以直接复用 lower_bound
对于非递减整数数组, > x >x >x 等价于 ≥ x + 1 \geq x+1 x+1[1]upper_bound 求第一个大于 target 的位置,就等价于 lower_bound 求第一个大于等于 target + 1 的位置。

因此,upper_bound 的另一种写法

int upper_bound(int[] nums, int target){
    return lower_bound(nums, target + 1);
}

所以,只要记 lower_bound 的代码就好了。

力扣相关题目

35. 搜索插入位置

力扣链接:35. 搜索插入位置

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。

你可以假设数组中无重复元素。

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

解法一
直接应用 lower_bound

class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        return lower_bound(nums, target);
    }

    int lower_bound(int[] nums, int target){
        int left = 0, right = nums.length;
        while(left < right){  // 定义target在左闭右开的区间里,即:[left, right)
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(nums[mid] < target){
                left = mid + 1;  // target 在右区间,在[mid + 1, right)中
            }else{
                right = mid;  // target 在左区间,在[left, mid)中
            }
        }
        return left;  // 此时 left == right,返回 right 也可以
    }
}

解法二
通过 upper_bound 转化

class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        int pos = upper_bound(nums, target);
        if(pos == 0 || nums[pos - 1] != target) return pos;  // target 不存在
        return pos - 1;  // target 存在,前一个位置就是 target
    }

    int upper_bound(int[] nums, int target){
        int left = 0, right = nums.length;
        while(left < right){  // 定义target在左闭右开的区间里,即:[left, right)
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(nums[mid] <= target){
                left = mid + 1;  // target 在右区间,在[mid + 1, right)中
            }else{
                right = mid;  // target 在左区间,在[left, mid)中
            }
        }
        return left;  // 此时 left == right,返回 right 也可以
    }
}

直接记解法一就行了,解法二只是证明 upper_bound 也可以做,因为 lower_boundupper_bound 本来就有转化关系。

34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

力扣链接:34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

给定一个按照升序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]。

示例 1:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出:[3,4]

示例 2:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出:[-1,-1]

示例 3:

输入:nums = [], target = 0
输出:[-1,-1]

思路
第一个位置:就是 lower_bound 函数的含义。
最后一个位置:如果 target 存在的话,第一个大于 target 的位置减一就是 target 的最后一个位置。

代码实现

class Solution {
    public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
        int start = lower_bound(nums, target);
        if(start == nums.length || nums[start] != target) return new int[]{-1, -1};  // target 不存在
        int end = upper_bound(nums, target) - 1;
        return new int[]{start, end};
    }

    int lower_bound(int[] nums, int target){
        int left = 0, right = nums.length;
        while(left < right){  // 定义target在左闭右开的区间里,即:[left, right)
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(nums[mid] < target){
                left = mid + 1;  // target 在右区间,在[mid + 1, right)中
            }else{
                right = mid;  // target 在左区间,在[left, mid)中
            }
        }
        return left;  // 此时 left == right,返回 right 也可以
    }

    int upper_bound(int[] nums, int target){
        return lower_bound(nums, target + 1);
    }
}

69. x 的平方根

力扣链接:69. x 的平方根

给你一个非负整数 x ,计算并返回 x 的 算术平方根

由于返回类型是整数,结果只保留 整数部分 ,小数部分将被 舍去

注意: 不允许使用任何内置指数函数和算符,例如 pow(x, 0.5) 或者 x ** 0.5 。

示例 1:

输入:x = 4
输出:2

示例 2:

输入:x = 8
输出:2
解释:8 的算术平方根是 2.82842…, 由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。

思路
这其实就是一个 upper_bound 问题,对于 x = 8,二分区间应该在 [0,8],我们要在这些数的平方中找到第一个大于8的数,它左边的那个数的平方根就是答案。如下图所示,找到9(是第一个大于8的数),左边4的平方根2就是答案。

代码
直接应用 upper_bound,下面的代码会超出内存限制,但是方便我们理解它和 upper_bound 的关系。

class Solution {
    public int mySqrt(int x) {
        int[] nums = new int[x + 1];
        for(int i = 0; i <= x; i++) nums[i] = (i + 1) * (i + 1);
        int res = upper_bound(nums, x);
        return res;
    }

    int lower_bound(int[] nums, int target){
        int left = 0, right = nums.length;
        while(left < right){  // 定义target在左闭右开的区间里,即:[left, right)
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(nums[mid] < target){
                left = mid + 1;  // target 在右区间,在[mid + 1, right)中
            }else{
                right = mid;  // target 在左区间,在[left, mid)中
            }
        }
        return left;  // 此时 left == right,返回 right 也可以
    }

    int upper_bound(int[] nums, int target){
        return lower_bound(nums, target + 1);
    }
}

左闭右开代码
由于 x + 1 可能溢出,所以要用 long

class Solution {
    public int mySqrt(int x) {
        long left = 0, right = (long) x + 1;  //左闭右开,所以是[0,x+1)
        while(left < right){
            long mid = left + (right - left) / 2;
            if(f(mid) <= x){
                left = mid + 1;
            }else{
                right = mid;
            }
        }

        return (int)(left - 1);
    }

    long f(long x){  // 计算x的平方
        return (long) x * x;
    }
}

左闭右闭代码

class Solution {
    public int mySqrt(int x) {
        int left = 0, right = x;  //左闭右闭,所以是[0,x]
        while(left <= right){
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if(f(mid) <= x){
                left = mid + 1;
            }else{
                right = mid - 1;
            }
        }

        return left - 1;
    }

    long f(int x){  // 计算x的平方
        return (long) x * x;
    }
}

367. 有效的完全平方数

力扣链接:367. 有效的完全平方数

给你一个正整数 num 。如果 num 是一个完全平方数,则返回 true ,否则返回 false 。

完全平方数 是一个可以写成某个整数的平方的整数。换句话说,它可以写成某个整数和自身的乘积。

不能使用任何内置的库函数,如 sqrt 。

示例 1:

输入:num = 16
输出:true
解释:返回 true ,因为 4 * 4 = 16 且 4 是一个整数。

示例 2:

输入:num = 14
输出:false
解释:返回 false ,因为 3.742 * 3.742 = 14 但 3.742 不是一个整数。

左闭右开代码
由于 x + 1 可能溢出,所以要用 long

class Solution {
    public boolean isPerfectSquare(int num) {
        long left = 1, right = num + 1;  //左闭右开,所以是[0,x+1)
        while(left < right){
            long mid = left + (right - left) / 2;
            long square = mid * mid;
            if(square < num){
                left = mid + 1;
            }else if(square > num){
                right = mid;
            }else{
                return true;
            }
        }

        return false;
    }
}

左闭右闭代码

class Solution {
    public boolean isPerfectSquare(int num) {
        int left = 1, right = num;  //左闭右闭,所以是[0,x]
        while(left <= right){
            int mid = left + (right - left) / 2;
            long square = (long) mid * mid;
            if(square < num){
                left = mid + 1;
            }else if(square > num){
                right = mid - 1;
            }else{
                return true;
            }
        }

        return false;
    }
}

二分查找进阶

以上是基础的二分查找类型,对于进阶的题目,把问题转化成二分查找是一个难点。

参考资料

  1. 二分查找又死循环了?【基础算法精讲 04】
  2. 手把手带你撕出正确的二分法 | 二分查找法 | 二分搜索法 | LeetCode:704. 二分查找
  3. 我写了首诗,让你闭着眼睛也能写对二分搜索
  4. C++中的upper_bound和lower_bound区别
  5. 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
  6. 用Java实现C++::std中的upper_bound和lower_bound

以上是我个人的学习心得,能力有限,如有错误和建议,恳请批评指正!

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文章目录一、堆排序1.1 堆排序基本介绍1.2 堆排序的基本思想1.3 堆排序步骤图解1.4 堆排序思路总结1.5 堆排序代码实现二、赫夫曼树2.1 基本介绍2.2 重要概念1.3 赫夫曼树构建思路图解1.4 赫夫曼树代码实现三、赫夫曼编码3.1 基本介绍3.2 原理剖析3.3 实践&#xff1a;数据压缩…

java运算符2023010

运算符&#xff1a; Java语言中的运算符可分为如下几种。 ➢ 算术运算符 ➢ 赋值运算符&#xff0c;/—/各种和等号组合的都是赋值运算符&#xff0c;赋值表达式是有值的&#xff0c;赋值表达式的值就是右边 被赋的值。例如String str2str表达式的值就是str。因此&#xff0c;赋…

Java技能树-操作符(一)-练习篇

算术运算符 执行完下面的代码&#xff0c;变量b的值是&#xff1a; java int a 1; int b a; 答案是&#xff1a;D 在后,先赋值再运算 自动递增和递减 下面代码执行后的结果是&#xff1a; int a 0; a a; int b 0; b b; System.out.println("a " a); S…

Numpy的轴及numpy数组转置换轴

Numpy的轴 import numpy as np 数组np.array([[[1,2],[4,5],[7,8]],[[8,9],[11,12],[14,15]],[[10,11],[13,14],[16,17]],[[19,20],[22,23],[25,26]]]) print(数组.shape) # 返回 (4, 3, 2)最内层一对 [ ] 可以代表一个1维数组 加粗的一对 [ ] 里面有3个一维数组&#xff0c;也…

Layout布局(element ui)

Layout布局嘚吧嘚gutter示例发现el-row行内容居中默认局左上角水平居中垂直居中水平垂直居中嘚吧嘚 其实layout布局的使用在element官网上都有相关描述&#xff0c;也有相关示例&#xff0c;很容易快速上手。但是在实际使用的过程还是发现一些问题&#xff0c;于是做了一些学习…

递归(基础)

目录 一、递归的定义 1、什么时候会用到递归的方法 1. 定义是递归的 2. 数据结构是递归的 3. 问题的解法是递归的 2、应用递归的原则 3、递归调用顺序问题 1. 首先递归的过程可以总结为以下几点&#xff1a; 2. 递归工作栈​​​​​​​ 二、 递归和非递归的转化 …

Allegro如何快速把Class高亮成不同的颜色操作指导

Allegro如何快速把Class高亮成不同的颜色操作指导 在做PCB设计的时候,高亮Class组是一个非常频繁的操作,Allegro支持快速的将Class高亮成不同的颜色,并且还可以形成一个列表,如下图 具体操作如下 选择File选择Change Editor

select ( ) for update 锁行还是锁表?

select &#xff08; &#xff09; for update 锁行还是锁表&#xff1f; 一、验证 创建SQL表 //id为主键 //name 为唯一索引 CREATE TABLE user (id INT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT,name VARCHAR ( 255 ) DEFAULT NULL,age INT ( 11 ) DEFAULT NULL,code VARCHAR ( …

SpringCloud微服务项目实战 - 6.延迟任务

我没有失约&#xff0c;我与春风共至&#xff0c;我与夏蝉共鸣&#xff0c;我与秋叶共舞&#xff0c;我与凛冬共至&#xff0c;唯独你背道而行&#xff01; 系列文章目录 项目搭建App登录及网关App文章自媒体平台&#xff08;博主后台&#xff09;内容审核(自动)延迟任务 - 精…