必会算法:在旋转有序的数组中搜索

Mr.Dai2022年7月8日
大约 4 分钟

##题目

整数数组 nums 按升序排列,数组中的值互不相同

在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 <= k < nums.length)上进行了 旋转,使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]](下标 从 0 开始 计数)。例如, [0,1,2,4,5,6,7] 在下标 3 处经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2]

关于这段描述还有另外一种说法:

将数组第一个元素挪到最后的操作,称之为一次旋转

现将nums进行了若干次旋转

给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target ,如果 nums 中存在这个目标值 target ,则返回它的下标,否则返回 -1 。

##解题思路1

简单粗暴:遍历

这种方法很容易想到和实现

最好的情况在遍历第一个元素的时候就能找到

时间复杂度为O(1)

最差的情况是遍历到最后一个元素才能找到

时间复杂度是O(n)

所以算法:

时间复杂度:O(n)

空间复杂度:O(1)

##代码实现1


    /**

     * 暴力破解法

     *

     * @param num    给定的旋转后数组

     * @param target 目标值

     * @return 查询结果

     */

    public static int getIndex(int[] num, int target) {

        if (num == null || num.length == 0) {

            return -1;

        }

        for (int i = 0; i < num.length; i++) {

            if (num[i] == target) {

                return i;

            }

        }

        return -1;

    }

时间复杂度:O(n)

空间复杂度:O(1)

##解题思路2

还是那句话

凡是看到有序或者局部有序的数组查找问题

第一个想到的就应该是用二分法试试

image.png

下面我们来分析一下

image.png

一个增序的数组是这样的

image.png

旋转n次之后就是这样的

所以我们的目标就是在这样的数组里边找目标值

image.png

可以非常清晰的看到

第二段的所有值都是小于第一段的值

这样思路就非常清晰了

在二分查找的时候可以很容易判断出

当前的中位数是在第一段还是第二段中

最终问题会简化为在一个增序数据中的普通二分查找

image.png

我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明

target目标值为7

image.png

3次旋转之后是这个样子

image.png

使用二分查找的话,首先还是先找到中位数

即下表为(0+8)/2=4

nums[4] = 8

image.png

此时8>nums[start=0]=4的

同时8>target=7

所以可以判断出

此时mid=4是处在第一段中的

而且目标值在mid=4的前边

此时,查找就简化为了在增序数据中的查找了

image.png

以此类推还有其他四种情况: mid值在第一段,且在目标值的前边 mid值在第二段,且在目标值的前边 mid值在第二段,且在目标值的后边 mid值就是目标值

##代码实现2

套用二分查找的通用公式

代码实现如下


public static int getIndex(int[] num, int target) {

   if (num == null || num.length == 0) {

       return -1;

   }

   int start = 0;
   int end = num.length - 1;
   int mid;
   while (start + 1 < end) {
        mid = start + (end - start) / 2;
       if (num[mid] == target) {
           return mid;
       }

       if (num[mid] > num[start]) {
           if (target <= num[mid] && num[start] <= target) {
                end = mid;
           } else {
                start = mid;
           }
       } else {
           if (target >= num[mid] && target <= num[end]) {
                start = mid;
           } else {
                end = mid;
           }
       }
   }

   if (num[start] == target) {
       return start;
   }

   if (num[end] == target) {
       return end;
   }

   return -1;
}

时间复杂度:O(logn)

空间复杂度:O(1)

##运行测试

image.png

image.png

时间和空间复杂度都是棒棒的

文/戴先生@2022年07月08日

---end---

更多精彩推荐



image

上次编辑于: 2022/7/8 15:01:27
贡献者: daijiyong