赞
踩
在处理有序数组时,我们经常会遇到这样一个问题:给定一个排序数组和一个目标值,需要找到目标值在数组中的索引。如果目标值不存在于数组中,则返回它将会被按顺序插入的位置。为了提高效率,我们需要使用时间复杂度为 O(log n)
的算法,这意味着二分查找是一个理想的选择。
假设你有一个包含 n
个元素的升序整型数组 nums
,以及一个目标值 target
。你需要编写一个函数,在数组 nums
中查找 target
的索引,如果目标值存在则返回其索引;如果目标值不存在,则返回它将要被插入的位置。
输入: nums = [1,3,5,6]
, target = 5
输出: 2
输入: nums = [1,3,5,6]
, target = 2
输出: 1
输入: nums = [1,3,5,6]
, target = 7
输出: 4
为了实现这一功能,我们可以采用二分查找算法。二分查找的核心思想是通过不断将查找范围对半划分,从而迅速缩小查找范围。这种方法适用于在有序数组中进行查找操作,并且时间复杂度为 O(log n)
。
以下是实现搜索插入位置的一种标准方法:
- public int searchInsert(int[] nums, int target) {
- int left = 0, right = nums.length - 1, l = nums.length;
- while (left <= right) { // 等于0是为了防止 [1,3,5,6] 0 的case
- int mid = (left + right) / 2;
- if (target <= nums[mid]) {
- l = mid;
- right = mid - 1;
- } else {
- left = mid + 1;
- }
- }
- return l;
- }
方便理解的版本:
- public int searchInsert(int[] nums, int target) {
- int left = 0;
- int right = nums.length - 1;
-
- while (left <= right) {
- int mid = (right + left) / 2;
- if (nums[mid] == target) {
- return mid;
- } else if (nums[mid] < target) {
- left = mid + 1;
- } else {
- right = mid - 1;
- }
- }
- return left;
- }
我们还可以采用递归方式实现搜索插入位置:
- public int searchInsert(int[] nums, int target) {
- return binarySearch(nums, target, 0, nums.length - 1);
- }
-
- private int binarySearch(int[] nums, int target, int left, int right) {
- if (left > right) {
- return left;
- }
-
- int mid = left + (right - left) / 2; // 防止溢出
-
- if (nums[mid] == target) {
- return mid;
- } else if (nums[mid] < target) {
- return binarySearch(nums, target, mid + 1, right);
- } else {
- return binarySearch(nums, target, left, mid - 1);
- }
- }
为了更好地理解算法,可以添加调试信息来跟踪程序执行过程:
- public int searchInsert(int[] nums, int target) {
- int left = 0;
- int right = nums.length - 1;
-
- while (left <= right) {
- int mid = left + (right - left) / 2;
- System.out.println("Left: " + left + ", Mid: " + mid + ", Right: " + right);
-
- if (nums[mid] == target) {
- System.out.println("Found target at index: " + mid);
- return mid;
- }
-
- if (nums[mid] < target) {
- left = mid + 1;
- } else {
- right = mid - 1;
- }
- }
- System.out.println("Target not found, insert position: " + left);
- return left;
- }
left
为数组的起始索引 0
,right
为数组的末尾索引 n-1
。mid
的索引,避免直接加和可能导致的溢出。target
比较:
right
更新为 mid - 1
。left
更新为 mid + 1
。left
超过 right
,表示目标值不在数组中,返回 left
。搜索插入位置的问题非常适合使用二分查找算法,因为其时间复杂度为 O(log n)
,能够在大规模有序数组中高效地查找目标值的索引或插入位置。本文展示了多种实现方法,包括标准二分查找、递归二分查找以及带调试信息的版本,以帮助读者更好地理解并应用这种算法。希望这些方法能够帮助你解决实际开发中的问题,确保程序顺利运行。
如果本文对你有帮助 欢迎 关注、点赞、收藏、评论!!!
声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/正经夜光杯/article/detail/766207
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。