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相信很多人对二分法是又爱又恨,爱是在于它思想简单,效率确实高, 恨是恨在为什么总是写不对呢
二分查找涉及的很多的边界条件,逻辑比较简单,就是写不好
甚至有的同学干脆把二分法背来了得了
其实背过的同学应该会有体会,硬背二分法,过一段时间依然会写错
例如 循环中到底是 小于 还是 小于等于, 到底是+1 呢,还是要-1呢
这是为什么呢,主要是我们对区间的定义没有想清楚,这就是我们的不变量
我们要在二分查找的过程中,保持不变量,这也就是循环不变量 (感兴趣的同学可以查一查)
接下来我通过leetcode上一道面试题,来让大家一次性彻底掌握二分法
题目是leetcode编号35的面试题. 搜索插入位置
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/
分析题目
这道题目,我们要在数组中插入目标值,无非是这四种情况
- 目标值在数组所有元素之前
- 目标值等于数组中某一个元素
- 目标值插入数组中的位置
- 目标值在数组所有元素之后
这四种情况确认清楚了,我们就可以尝试解题了
暴力解法思路很直接,就是for循环遍历一下,时间复杂度是O(n)
既然暴力解法的时间复杂度是On,我们就要尝试一下使用二分查找法。
二分法
大家注意这道题目的前提是数组是有序数组,这也是使用二分查找的基础条件
以后大家只要看到面试题里给出的数组是有序数组,都可以想一想是否可以使用二分法。
同时题目还强调数组中无重复元素,因为一旦有重复元素,使用二分查找法返回的元素下表可能不是唯一的。
下图来阐述一下二分法的大体思路,例如在这个数组arr中,我们使用二分法寻找元素为5的位置,并返回其下标,如下图
- 开始左边界为0,右边界下表为7,那么中间位置下表是3, arr[3] > 5
- 左区间为我们下一步的查找范围,
- 左边界为0,右边界为2,中间位置下表为1 arr[1] < 5
- 右区间为我们下一步的查找范围
- 左边界2,右边界2,a[2] == 5,
- 返回下表2。
这就是二分查找的答题思想。 其实,还有很多边界细节需要注意,接下来我们来看一下具体的代码实现
接下来呢我们来看一下二分法具体实现
二分法第一种写法
我们定义 target 是在一个在左闭右闭的区间里,也就是[left, right]
这就决定了我们 这个二分法的代码如何去写,大家看如下代码
class Solution {
public:
int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
int n = nums.size();
int left = 0;
int right = n - 1; // 我们定义target在左闭右闭的区间里,[left, right],这个区间的定义就是我们的不变量,接下来,要在下面的循环中,坚持这个不变量,我们就知道其中的边界条件应该怎么判断了
while (left <= right) { // 为什么是<=呢,因为当left==right,区间[left, right]依然有效
int middle = left + ((right - left) / 2);// 防止溢出 等同于(left + right)/2
if (nums[middle] > target) {
right = middle - 1; // target 在左区间,因为我们的区间是左闭右闭的区间,nums[middle]一定不是我们的目标值,所以在right = middle - 1在[left, middle - 1]区间中继续寻找目标值
} else if (nums[middle] < target) {
left = middle + 1; // target 在右区间,所以[middle + 1, right]
} else { // nums[middle] == target
return middle;
}
}
// 分别处理如下四种情况
// 目标值在数组所有元素之前,此时区间为[0, -1],所以return right + 1
// 目标值等于数组中某一个元素 return middle;
// 目标值插入数组中的位置,一定是我们查找的范围 [left, right]之后,return right + 1
// 目标值在数组所有元素之后的情况,也是我们查找的范围 [left, right]之后, return right + 1
return right + 1;
}
};
时间复杂度:O(logn)
时间复杂度:O(1)
效率如下:
二分法第二种写法
如果说我们定义 target 是在一个在左闭右开的区间里,也就是[left, right)
那么二分法的边界处理方式则截然不同。
不变量是[left, right)的区间,如下代码可以看出是如何在循环中坚持不变量的。
class Solution {
public:
int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
int n = nums.size();
int left = 0;
int right = n; // 我们定义target在左闭右开的区间里,[left, right) 这是
while (left < right) { // 因为left == right的时候,在[left, right)是无效的空间
int middle = left + ((right - left) >> 1);
if (nums[middle] > target) {
right = middle; // target 在左区间,因为是左闭右开的区间,nums[middle]一定不是我们的目标值,所以right = middle,在[left, middle)中继续寻找目标值
} else if (nums[middle] < target) {
left = middle + 1; // target 在右区间,在 [middle+1, right)中
} else { // nums[middle] == target
return middle; // 数组中找到目标值的情况,直接返回下标
}
}
// 分别处理如下四种情况
// 目标值在数组所有元素之前,此时区间为 [0,0),所以可以return right
// 目标值等于数组中某一个元素 return middle
// 目标值插入数组中的位置 [left, right) ,return right 即可
// 目标值在数组所有元素之后的情况 [left, right),return right 即可
return right;
}
};
时间复杂度:O(logn)
时间复杂度:O(1)
总结
从上面两种二分法的代码中,我们可以看到是如何处理二分查找过程中的边界情况
很多同学二分写不好,就是因为边界总是不知道 该是<= 还是< 呢,
是 right = middle - 1呢 还是 right = middle呢
这都是因为没有意识到去区间的定义,区间的定义就是我们的不变量
在二分部查找的过程只要遵循着区间的定义也就是这个不变量
我们就可以很轻松的写出二分法
以上讲解大家应该对二分法中循环不变量有一个直观的感受
理解的查找区间的定义(不变量),然后在二分循环中遇到了不知该如何处理的边界条件的时候
就去想一下 我们区间的定义,这样就知道边界条件应该如何去写了
通过这次讲解希望帮助大家可以彻底理解二分法,加油!
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