Leetcode | 35 搜索插入位置

news2024/10/6 8:23:02

35 搜索插入位置

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  • 35 搜索插入位置
    • 题目
    • 我的思路
    • [官方题解](https://leetcode.cn/problems/search-insert-position/solutions/333632/sou-suo-cha-ru-wei-zhi-by-leetcode-solution/ "官方题解")

题目

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无重复元素升序 排列数组
  • -104 <= target <= 104

我的思路

直接1遍遍历就能搞定。遍历时,需要注意如果当前值与target相等,直接返回索引。因为如果没有找到target,需要返回插入位置,又因为数组为有序数组,所以要记录最后1个比target 小的值,返回其索引 +1,如果没找到,则返回0;

class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        int cc = nums.size();
        int ret = 0;
        for(int i = 0; i < cc; ++i) {
            auto& cur = nums[i];
            if(cur == target) {
                return i;
            } else if(cur < target) {
                ret = i + 1;
            } else {
                break;
            }
        }
        return ret;
    }
};

官方题解

采用了2分查找,想加快索引速度。

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)O(\log n)O(logn) 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:

n u m s [ p o s − 1 ] < t a r g e t ≤ n u m s [ p o s ] nums[pos−1] < target \leq nums[pos] nums[pos1]<targetnums[pos]

其中 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 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 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 target 的下标 。下文给出的代码是笔者习惯的二分写法,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 target大于数组中的所有数,此时需要插入到数组长度的位置。

class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.size() - 1;
        while (left <= right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            if(nums[mid] == target) {
                return mid;
            } else if (nums[mid] < target) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right  = mid - 1;
            }
        }
        return left;
    }
};

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