为什么以及如何?
当我在 leetcode 上解决问题时,它说在给定的按非递减顺序排序的整数数组 nums 中,找到给定目标值的开始和结束位置。因此不可能用简单的二进制 Sarch 来返回数组中目标元素的开始和结束,因为它只返回找到第一个目标元素的索引,该元素可以是该元素的第一个、结尾或中间的任何内容。所以我们使用 Double Binary Scarch ,具体方法如下...
方法
-
第一次二分查找:
- 执行二分搜索以查找目标的最后一次出现。
- 以 si(起始索引)从 0 开始,以 ei(结束索引)从 nums.length - 1 开始。
- 如果中间元素nums[mid]小于目标,则将起始索引si移动到mid + 1以在右半部分搜索。
- 如果大于目标,则将结束索引ei移动到mid - 1以在左半部分搜索。
- 如果 nums[mid] 等于目标,则将 res[1] 设置为 mid(范围的当前末尾),并继续在右半部分 (si = mid + 1) 中搜索以找到最后一次出现的位置。
-
第二次二分查找:
- 执行另一次二分搜索以查找目标的第一次出现。
- 将 si 重置为 0,将 ei 重置为 nums.length - 1。
- 遵循与之前类似的方法,但如果 nums[mid] 等于目标,则将 res[0] 设置为 mid(范围的当前开始)并继续在左半部分搜索 (ei = mid - 1)找到第一个出现的位置。
-
返回结果:
- 结果数组 res 包含目标值的起始和结束索引。
复杂
-
时间复杂度:
- 二分查找第一次和最后一次出现的时间分别需要 O(log n) 时间。由于我们执行两次二分搜索,因此总体时间复杂度为 O(log n)。
-
空间复杂度:
- O(1),因为我们为变量使用固定量的额外空间。
代码
class Solution { public int[] searchRange(int[] nums, int target) { int ei = nums.length - 1; int si = 0; int[] res = {-1, -1}; // Initialize result array // First binary search to find the last occurrence while (si nums[mid]) { si = mid + 1; } else { res[1] = mid; // Update end index si = mid + 1; // Search in the right half } } // Reset the pointers for the second binary search si = 0; ei = nums.length - 1; // Second binary search to find the first occurrence while (si nums[mid]) { si = mid + 1; } else { res[0] = mid; // Update start index ei = mid - 1; // Search in the left half } } return res; // Return the result array } }
以上是如何使用高级二进制搜索?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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