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在本篇文章中,我们将详细解读力扣第154题“寻找旋转排序数组中的最小值 II”。通过学习本篇文章,读者将掌握如何使用多种方法来解决这一问题,包括线性扫描法和二分查找法。每种方法都将配以详细的解释和ASCII图解,以便于理解。
力扣第154题“寻找旋转排序数组中的最小值 II”描述如下:
已知一个长度为
n
的数组,其元素是由范围[0, n-1]
内的整数构成,并且数组原本是严格递增排序的,但在某个未知的点上进行了旋转(例如,数组[0, 1, 2, 4, 5, 6, 7]
可能变为[4, 5, 6, 7, 0, 1, 2]
)。这次数组中允许重复元素。请你找出其中最小的元素。
示例 1:
输入: nums = [2, 2, 2, 0, 1]
输出: 0
示例 2:
输入: nums = [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1]
输出: 1
初步分析:
多种解法:
线性扫描法是一种直接的方法,通过遍历数组中的每个元素,找到最小值。
def findMinLinear(nums):
min_val = nums[0]
for num in nums:
if num < min_val:
min_val = num
return min_val
# 测试案例
print(findMinLinear([2, 2, 2, 0, 1])) # 输出: 0
print(findMinLinear([2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1])) # 输出: 1
数组: [2, 2, 2, 0, 1]
遍历过程:
初始最小值: 2
比较2: 当前最小值仍为2
比较2: 当前最小值仍为2
比较0: 更新最小值为0
比较1: 当前最小值为0
最终最小值: 0
改进的二分查找法利用数组的特性,通过不断缩小搜索范围,快速找到最小值。与标准二分查找法不同的是,需要处理重复元素的情况。
left
和 right
,分别指向数组的起始和末尾。left <= right
的条件下,进行循环:
mid
。mid
位置的元素和 right
位置的元素:
mid
元素大于 right
元素,说明最小值在右半部分,调整 left
。mid
元素小于 right
元素,说明最小值在左半部分,调整 right
。mid
元素等于 right
元素,无法确定最小值的位置,调整 right
。left
指针指向最小值。def findMinBinarySearch(nums): left, right = 0, len(nums) - 1 while left < right: mid = (left + right) // 2 # 比较 mid 和 right 的值 if nums[mid] > nums[right]: left = mid + 1 elif nums[mid] < nums[right]: right = mid else: right -= 1 # nums[mid] == nums[right] 的情况 return nums[left] # 测试案例 print(findMinBinarySearch([2, 2, 2, 0, 1])) # 输出: 0 print(findMinBinarySearch([2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1])) # 输出: 1
数组: [2, 2, 2, 0, 1]
初始状态: left = 0, right = 4
1. mid = (0 + 4) // 2 = 2
nums[mid] = 2, nums[right] = 1
2 > 1, 所以最小值在右半部分
更新: left = 3
2. mid = (3 + 4) // 2 = 3
nums[mid] = 0, nums[right] = 1
0 < 1, 所以最小值在左半部分
更新: right = 3
最终状态: left = 3, right = 3
最小值: nums[left] = 0
线性扫描法:
改进的二分查找法:
测试案例 1:
[2, 2, 2, 0, 1]
0
2
之后旋转,最小值 0
在旋转点之后。测试案例 2:
[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1]
1
2
之后旋转,最小值 1
在旋转点之后。本文详细解读了力扣第154题“寻找旋转排序数组中的最小值 II”,通过线性扫描法和改进的二分查找法两种不同的解法,帮助读者深入理解如何高效地解决这个问题。希望读者通过本文的学习,能够在力扣刷题的过程中更加得心应手。
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