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【LeetCode题目详解】（二分法的详细学习）704. 二分查找 35. 搜索插入位置 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置69. x 的平方根 367. 有效的完全平方数(c++)

作者：寸_铁 | 2024-07-12 05:11:54

踩

一、704. 二分查找

题目：

给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。

示例 1:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4

示例 2:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1

提示：

你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。
n 将在 [1, 10000]之间。
nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。

思路

这道题目的前提是数组为有序数组，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标可能不是唯一的，这些都是使用二分法的前提条件，当大家看到题目描述满足如上条件的时候，可要想一想是不是可以用二分法了。

二分查找涉及的很多的边界条件，逻辑比较简单，但就是写不好。例如到底是 while(left < right) 还是 while(left <= right)，到底是right = middle呢，还是要right = middle - 1呢？

大家写二分法经常写乱，主要是因为对区间的定义没有想清楚，区间的定义就是不变量。要在二分查找的过程中，保持不变量，就是在while寻找中每一次边界的处理都要坚持根据区间的定义来操作，这就是循环不变量规则。

写二分法，区间的定义一般为两种，左闭右闭即[left, right]，或者左闭右开即[left, right)。

下面我用这两种区间的定义分别讲解两种不同的二分写法。

# 二分法第一种写法

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] （这个很重要非常重要）。

区间的定义这就决定了二分法的代码应该如何写，因为定义target在[left, right]区间，所以有如下两点：

while (left <= right) 要使用 <= ，因为left == right是有意义的，所以使用 <=
if (nums[middle] > target) right 要赋值为 middle - 1，因为当前这个nums[middle]一定不是target，那么接下来要查找的左区间结束下标位置就是 middle - 1

例如在数组：1,2,3,4,7,9,10中查找元素2，如图所示：

704.二分查找

代码如下：（详细注释）


// 版本一
class Solution {
public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.size() - 1; // 定义target在左闭右闭的区间里，[left, right]
        while (left <= right) { // 当left==right，区间[left, right]依然有效，所以用 <=
            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，所以[left, middle - 1]
            } else if (nums[middle] < target) {
                left = middle + 1; // target 在右区间，所以[middle + 1, right]
            } else { // nums[middle] == target
                return middle; // 数组中找到目标值，直接返回下标
            }
        }
        // 未找到目标值
        return -1;
    }
};

时间复杂度：O(log n)
空间复杂度：O(1)

# 二分法第二种写法

如果说定义 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。

有如下两点：

while (left < right)，这里使用 < ,因为left == right在区间[left, right)是没有意义的
if (nums[middle] > target) right 更新为 middle，因为当前nums[middle]不等于target，去左区间继续寻找，而寻找区间是左闭右开区间，所以right更新为middle，即：下一个查询区间不会去比较nums[middle]

在数组：1,2,3,4,7,9,10中查找元素2，如图所示：（注意和方法一的区别）

704.二分查找1

代码如下：（详细注释）


// 版本二
class Solution {
public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.size(); // 定义target在左闭右开的区间里，即：[left, right)
        while (left < right) { // 因为left == right的时候，在[left, right)是无效的空间，所以使用 <
            int middle = left + ((right - left) >> 1);
            if (nums[middle] > target) {
                right = middle; // target 在左区间，在[left, middle)中
            } 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，直接返回下标
            }
        }
        // 未找到目标值
        return -1;
    }
};

时间复杂度：O(log n)
空间复杂度：O(1)

# 总结

二分法是非常重要的基础算法，为什么很多同学对于二分法都是一看就会，一写就废？

其实主要就是对区间的定义没有理解清楚，在循环中没有始终坚持根据查找区间的定义来做边界处理。

区间的定义就是不变量，那么在循环中坚持根据查找区间的定义来做边界处理，就是循环不变量规则。

本篇根据两种常见的区间定义，给出了两种二分法的写法，每一个边界为什么这么处理，都根据区间的定义做了详细介绍。

相信看完本篇应该对二分法有更深刻的理解了。

# 相关题目推荐

35.搜索插入位置

(opens new window)

二、35. 搜索插入位置

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 为 无重复元素 的升序排列数组
-104 <= target <= 104

`思路：`

这道题目不难，是一道简单题，但是为什么通过率相对来说并不高呢，我理解是大家对边界处理的判断有所失误导致的。

这道题目，要在数组中插入目标值，无非是这四种情况。

35_搜索插入位置3

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，就可以尝试解题了。

接下来我将从暴力的解法和二分法来讲解此题，也借此好好讲一讲二分查找法。

# 暴力解法

暴力解题不一定时间消耗就非常高，关键看实现的方式，就像是二分查找时间消耗不一定就很低，是一样的。

C++代码

`题解1：`


class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
        // 分别处理如下三种情况
        // 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
            if (nums[i] >= target) { // 一旦发现大于或者等于target的num[i]，那么i就是我们要的结果
                return i;
            }
        }
        // 目标值在数组所有元素之后的情况
        return nums.size(); // 如果target是最大的，或者 nums为空，则返回nums的长度
    }
};

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)

效率如下：

35_搜索插入位置

# 二分法

既然暴力解法的时间复杂度是O(n)，就要尝试一下使用二分查找法。

35_搜索插入位置4

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标可能不是唯一的。

大体讲解一下二分法的思路，这里来举一个例子，例如在这个数组中，使用二分法寻找元素为5的位置，并返回其下标。

35_搜索插入位置5

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。

相信很多同学对二分查找法中边界条件处理不好。

例如到底是 while(left < right) 还是 while(left <= right)，到底是right = middle呢，还是要right = middle - 1呢？

这里弄不清楚主要是因为对区间的定义没有想清楚，这就是不变量。

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）。

# 二分法第一种写法

以这道题目来举例，以下的代码中定义 target 是在一个在左闭右闭的区间里，也就是[left, right] （这个很重要）。

这就决定了这个二分法的代码如何去写，大家看如下代码：

大家要仔细看注释，思考为什么要写while(left <= right)，为什么要写right = middle - 1。

`题解2：`


class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        int n = nums.size();
        int left = 0;
        int right = n - 1; // 定义target在左闭右闭的区间里，[left, right]
        while (left <= right) { // 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，所以[left, middle - 1]
            } 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  [0, -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 [left, right]，return  right + 1
        // 目标值在数组所有元素之后的情况 [left, right]， 因为是右闭区间，所以 return right + 1
        return right + 1;
    }
};

时间复杂度：O(log n)
空间复杂度：O(1)

效率如下：

35_搜索插入位置2

# 二分法第二种写法

如果说定义 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。

大家要仔细看注释，思考为什么要写while (left < right)，为什么要写right = middle。

`题解3：`


class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        int n = nums.size();
        int left = 0;
        int right = n; // 定义target在左闭右开的区间里，[left, right)  target
        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，在[left, middle)中
            } 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 [0,0)
        // 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)，因为是右开区间，所以 return right
        return right;
    }
};

时间复杂度：O(log n)
空间复杂度：O(1)

# 总结

希望通过这道题目，大家会发现平时写二分法，为什么总写不好，就是因为对区间定义不清楚。

确定要查找的区间到底是左闭右开[left, right)，还是左闭又闭[left, right]，这就是不变量。

然后在二分查找的循环中，坚持循环不变量的原则，很多细节问题，自然会知道如何处理了。

三、34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

题目：

给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。

你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

示例 1：

输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出：[3,4]

示例 2：

输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出：[-1,-1]

示例 3：

输入：nums = [], target = 0
输出：[-1,-1]

提示：

0 <= nums.length <= 105
-109 <= nums[i] <= 109
nums 是一个非递减数组
-109 <= target <= 109

思路

这道题目如果基础不是很好，不建议大家看简短的代码，简短的代码隐藏了太多逻辑，结果就是稀里糊涂把题AC了，但是没有想清楚具体细节！

对二分还不了解的同学先做这两题：

704.二分查找

(opens new window)

下面我来把所有情况都讨论一下。

寻找target在数组里的左右边界，有如下三种情况：

情况一：target 在数组范围的右边或者左边，例如数组{3, 4, 5}，target为2或者数组{3, 4, 5},target为6，此时应该返回{-1, -1}
情况二：target 在数组范围中，且数组中不存在target，例如数组{3,6,7},target为5，此时应该返回{-1, -1}
情况三：target 在数组范围中，且数组中存在target，例如数组{3,6,7},target为6，此时应该返回{1, 1}

这三种情况都考虑到，说明就想的很清楚了。

接下来，在去寻找左边界，和右边界了。

采用二分法来去寻找左右边界，为了让代码清晰，我分别写两个二分来寻找左边界和右边界。

刚刚接触二分搜索的同学不建议上来就想用一个二分来查找左右边界，很容易把自己绕进去，建议扎扎实实的写两个二分分别找左边界和右边界

# 寻找右边界

先来寻找右边界，至于二分查找，如果看过704.二分查找

(opens new window)就会知道，二分查找中什么时候用while (left <= right)，有什么时候用while (left < right)，其实只要清楚循环不变量，很容易区分两种写法。

那么这里我采用while (left <= right)的写法，区间定义为[left, right]，即左闭右闭的区间（如果这里有点看不懂了，强烈建议把704.二分查找

(opens new window)这篇文章先看了，704题目做了之后再做这道题目就好很多了）

确定好：计算出来的右边界是不包含target的右边界，左边界同理。

可以写出如下代码


// 二分查找，寻找target的右边界（不包括target）
// 如果rightBorder为没有被赋值（即target在数组范围的左边，例如数组[3,3]，target为2），为了处理情况一
int getRightBorder(vector<int>& nums, int target) {
    int left = 0;
    int right = nums.size() - 1; // 定义target在左闭右闭的区间里，[left, right]
    int rightBorder = -2; // 记录一下rightBorder没有被赋值的情况
    while (left <= right) { // 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，所以[left, middle - 1]
        } else { // 当nums[middle] == target的时候，更新left，这样才能得到target的右边界
            left = middle + 1;
            rightBorder = left;
        }
    }
    return rightBorder;
}

# 寻找左边界


// 二分查找，寻找target的左边界leftBorder（不包括target）
// 如果leftBorder没有被赋值（即target在数组范围的右边，例如数组[3,3],target为4），为了处理情况一
int getLeftBorder(vector<int>& nums, int target) {
    int left = 0;
    int right = nums.size() - 1; // 定义target在左闭右闭的区间里，[left, right]
    int leftBorder = -2; // 记录一下leftBorder没有被赋值的情况
    while (left <= right) {
        int middle = left + ((right - left) / 2);
        if (nums[middle] >= target) { // 寻找左边界，就要在nums[middle] == target的时候更新right
            right = middle - 1;
            leftBorder = right;
        } else {
            left = middle + 1;
        }
    }
    return leftBorder;
}

# 处理三种情况

左右边界计算完之后，看一下主体代码，这里把上面讨论的三种情况，都覆盖了


class Solution {
public:
    vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
        int leftBorder = getLeftBorder(nums, target);
        int rightBorder = getRightBorder(nums, target);
        // 情况一
        if (leftBorder == -2 || rightBorder == -2) return {-1, -1};
        // 情况三
        if (rightBorder - leftBorder > 1) return {leftBorder + 1, rightBorder - 1};
        // 情况二
        return {-1, -1};
    }
private:
     int getRightBorder(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.size() - 1;
        int rightBorder = -2; // 记录一下rightBorder没有被赋值的情况
        while (left <= right) {
            int middle = left + ((right - left) / 2);
            if (nums[middle] > target) {
                right = middle - 1;
            } else { // 寻找右边界，nums[middle] == target的时候更新left
                left = middle + 1;
                rightBorder = left;
            }
        }
        return rightBorder;
    }
    int getLeftBorder(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.size() - 1;
        int leftBorder = -2; // 记录一下leftBorder没有被赋值的情况
        while (left <= right) {
            int middle = left + ((right - left) / 2);
            if (nums[middle] >= target) { // 寻找左边界，nums[middle] == target的时候更新right
                right = middle - 1;
                leftBorder = right;
            } else {
                left = middle + 1;
            }
        }
        return leftBorder;
    }
};

这份代码在简洁性很有大的优化空间，例如把寻找左右区间函数合并一起。

但拆开更清晰一些，而且把三种情况以及对应的处理逻辑完整的展现出来了。

# 总结

这道题比较上面那道题，相对来说比较困难，初学者建议大家一块一块的去分拆这道题目，正如本题解描述，想清楚三种情况之后，先专注于寻找右区间，然后专注于寻找左区间，左右根据左右区间做最后判断。

不要上来就想如果一起寻找左右区间，搞着搞着就会顾此失彼，绕进去拔不出来了。

四、69. x 的平方根

题目：

给你一个非负整数 x ，计算并返回 x 的 算术平方根 。

由于返回类型是整数，结果只保留 整数部分 ，小数部分将被 舍去。

注意：不允许使用任何内置指数函数和算符，例如 pow(x, 0.5) 或者 x ** 0.5 。

示例 1：

输入：x = 4
输出：2

示例 2：

输入：x = 8
输出：2
解释：8 的算术平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。

提示：

0 <= x <= 231 - 1

`方法一：暴力`


class Solution {
public:
    int mySqrt(int x) {
        for(int i=0;i<1e6;i++)
        {
            long long m=(long long)i*i;
            if(m==x)
                return i;
            if(m>x)
                return i-1;
        }
        return 0;
    }
};

复杂度

时间复杂度: O(n)O(n)O(n)

空间复杂度:O(n)O(n)O(n)

方法二：二分查找

由于 xxx 平方根的整数部分 ans\textit{ans}ans 是满足 k2≤xk^2 \leq xk2≤x 的最大 kkk 值，因此我们可以对 kkk 进行二分查找，从而得到答案。

二分查找的下界为 000，上界可以粗略地设定为 xxx。在二分查找的每一步中，我们只需要比较中间元素 mid\textit{mid}mid 的平方与 xxx 的大小关系，并通过比较的结果调整上下界的范围。由于我们所有的运算都是整数运算，不会存在误差，因此在得到最终的答案 ans\textit{ans}ans 后，也就不需要再去尝试 ans+1\textit{ans} + 1ans+1 了。


class Solution {
public:
    int mySqrt(int x) {
        int l = 0, r = x, ans = -1;
        while (l <= r) {
            int mid = l + (r - l) / 2;
            if ((long long)mid * mid <= x) {
                ans = mid;
                l = mid + 1;
            } else {
                r = mid - 1;
            }
        }
        return ans;
    }
};

复杂度分析

时间复杂度：O(log⁡x)O(\log x)O(logx)，即为二分查找需要的次数。

空间复杂度：O(1)O(1)O(1)。

五、367. 有效的完全平方数

题目：

给你一个正整数 num 。如果 num 是一个完全平方数，则返回 true ，否则返回 false 。

完全平方数 是一个可以写成某个整数的平方的整数。换句话说，它可以写成某个整数和自身的乘积。

不能使用任何内置的库函数，如 sqrt 。

示例 1：

输入：num = 16
输出：true
解释：返回 true ，因为 4 * 4 = 16 且 4 是一个整数。

示例 2：

输入：num = 14
输出：false
解释：返回 false ，因为 3.742 * 3.742 = 14 但 3.742 不是一个整数。

提示：

1 <= num <= 231 - 1

`题解：`

`暴力：`


class Solution {
public:
    bool isPerfectSquare(int num) {
        long x = 1, square = 1;
        while (square <= num) {
            if (square == num) {
                return true;
            }
            ++x;
            square = x * x;
        }
        return false;
    }
};

二分法：


class Solution {
public:
    bool isPerfectSquare(int num) {
        int left=0;
        int right =num;
        while(left<=right){
            int mid=left+(right-left)/2;
            if((long)mid*mid<num){
                left=mid+1;
            }else if((long)mid*mid>num){
                right=mid-1;
            }else{
                return true;
            }
        }return false;
    }
};

写完这些题，二分法就能基本掌握了

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【LeetCode题目详解】（二分法的详细学习）704. 二分查找​ 35. 搜索插入位置 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置69. x 的平方根 367. 有效的完全平方数(c++)

一、704. 二分查找

题目：

思路

# 二分法第一种写法

# 二分法第二种写法

# 总结

# 相关题目推荐

二、35. 搜索插入位置

题目：

思路：

# 暴力解法

题解1：

# 二分法

# 二分法第一种写法

题解2：

# 二分法第二种写法

题解3：

# 总结

三、34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

题目：

思路

# 寻找右边界

# 寻找左边界

# 处理三种情况

# 总结

四、69. x 的平方根

题目：

方法一：暴力

方法二：二分查找

五、367. 有效的完全平方数

题目：

题解：

暴力：

二分法：

【LeetCode题目详解】（二分法的详细学习）704. 二分查找 35. 搜索插入位置 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置69. x 的平方根 367. 有效的完全平方数(c++)

`思路：`

`题解1：`

`题解2：`

`题解3：`

`方法一：暴力`

`题解：`

`暴力：`