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[算法思想] 二分法

算法思想 - 二分法

本文主要介绍算法思想中分治算法重要的二分法,比如二分查找;二分查找也称折半查找(Binary Search),它是一种效率较高的查找方法。但是,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列。@pdai

二分查找

正常实现

public int binarySearch(int[] nums, int key) {
    int l = 0, h = nums.length - 1;
    while (l <= h) {
        int m = l + (h - l) / 2;
        if (nums[m] == key) {
            return m;
        } else if (nums[m] > key) {
            h = m - 1;
        } else {
            l = m + 1;
        }
    }
    return -1;
}

时间复杂度

二分查找也称为折半查找,每次都能将查找区间减半,这种折半特性的算法时间复杂度都为 O(logN)。

m 计算

有两种计算中值 m 的方式:

  • m = (l + h) / 2
  • m = l + (h - l) / 2

l + h 可能出现加法溢出,最好使用第二种方式。

返回值

循环退出时如果仍然没有查找到 key,那么表示查找失败。可以有两种返回值:

  • -1: 以一个错误码表示没有查找到 key
  • l: 将 key 插入到 nums 中的正确位置

二分查找变种

二分查找可以有很多变种,变种实现要注意边界值的判断。例如在一个有重复元素的数组中查找 key 的最左位置的实现如下:

public int binarySearch(int[] nums, int key) {
    int l = 0, h = nums.length - 1;
    while (l < h) {
        int m = l + (h - l) / 2;
        if (nums[m] >= key) {
            h = m;
        } else {
            l = m + 1;
        }
    }
    return l;
}

该实现和正常实现有以下不同:

  • 循环条件为 l < h
  • h 的赋值表达式为 h = m
  • 最后返回 l 而不是 -1

在 nums[m] >= key 的情况下,可以推导出最左 key 位于 [l, m] 区间中,这是一个闭区间。h 的赋值表达式为 h = m,因为 m 位置也可能是解。

在 h 的赋值表达式为 h = mid 的情况下,如果循环条件为 l <= h,那么会出现循环无法退出的情况,因此循环条件只能是 l < h。以下演示了循环条件为 l <= h 时循环无法退出的情况:

nums = {0, 1, 2}, key = 1
l   m   h
0   1   2  nums[m] >= key
0   0   1  nums[m] < key
1   1   1  nums[m] >= key
1   1   1  nums[m] >= key
...

当循环体退出时,不表示没有查找到 key,因此最后返回的结果不应该为 -1。为了验证有没有查找到,需要在调用端判断一下返回位置上的值和 key 是否相等。

求开方

69. Sqrt(x) (Easy) (opens new window)

Input: 4
Output: 2

Input: 8
Output: 2
Explanation: The square root of 8 is 2.82842..., and since we want to return an integer, the decimal part will be truncated.

一个数 x 的开方 sqrt 一定在 0 ~ x 之间,并且满足 sqrt == x / sqrt。可以利用二分查找在 0 ~ x 之间查找 sqrt。

对于 x = 8,它的开方是 2.82842...,最后应该返回 2 而不是 3。在循环条件为 l <= h 并且循环退出时,h 总是比 l 小 1,也就是说 h = 2,l = 3,因此最后的返回值应该为 h 而不是 l。

public int mySqrt(int x) {
    if (x <= 1) {
        return x;
    }
    int l = 1, h = x;
    while (l <= h) {
        int mid = l + (h - l) / 2;
        int sqrt = x / mid;
        if (sqrt == mid) {
            return mid;
        } else if (mid > sqrt) {
            h = mid - 1;
        } else {
            l = mid + 1;
        }
    }
    return h;
}

大于给定元素的最小元素

744. Find Smallest Letter Greater Than Target (Easy) (opens new window)

Input:
letters = ["c", "f", "j"]
target = "d"
Output: "f"

Input:
letters = ["c", "f", "j"]
target = "k"
Output: "c"

题目描述: 给定一个有序的字符数组 letters 和一个字符 target,要求找出 letters 中大于 target 的最小字符,如果找不到就返回第 1 个字符。

public char nextGreatestLetter(char[] letters, char target) {
    int n = letters.length;
    int l = 0, h = n - 1;
    while (l <= h) {
        int m = l + (h - l) / 2;
        if (letters[m] <= target) {
            l = m + 1;
        } else {
            h = m - 1;
        }
    }
    return l < n ? letters[l] : letters[0];
}

有序数组的 Single Element

540. Single Element in a Sorted Array (Medium) (opens new window)

Input: [1,1,2,3,3,4,4,8,8]
Output: 2

题目描述: 一个有序数组只有一个数不出现两次,找出这个数。要求以 O(logN) 时间复杂度进行求解。

令 index 为 Single Element 在数组中的位置。如果 m 为偶数,并且 m + 1 < index,那么 nums[m] == nums[m + 1];m + 1 >= index,那么 nums[m] != nums[m + 1]。

从上面的规律可以知道,如果 nums[m] == nums[m + 1],那么 index 所在的数组位置为 [m + 2, h],此时令 l = m + 2;如果 nums[m] != nums[m + 1],那么 index 所在的数组位置为 [l, m],此时令 h = m。

因为 h 的赋值表达式为 h = m,那么循环条件也就只能使用 l < h 这种形式。

public int singleNonDuplicate(int[] nums) {
    int l = 0, h = nums.length - 1;
    while (l < h) {
        int m = l + (h - l) / 2;
        if (m % 2 == 1) {
            m--;   // 保证 l/h/m 都在偶数位,使得查找区间大小一直都是奇数
        }
        if (nums[m] == nums[m + 1]) {
            l = m + 2;
        } else {
            h = m;
        }
    }
    return nums[l];
}

第一个错误的版本

278. First Bad Version (Easy) (opens new window)

题目描述: 给定一个元素 n 代表有 [1, 2, ..., n] 版本,可以调用 isBadVersion(int x) 知道某个版本是否错误,要求找到第一个错误的版本。

如果第 m 个版本出错,则表示第一个错误的版本在 [l, m] 之间,令 h = m;否则第一个错误的版本在 [m + 1, h] 之间,令 l = m + 1。

因为 h 的赋值表达式为 h = m,因此循环条件为 l < h。

public int firstBadVersion(int n) {
    int l = 1, h = n;
    while (l < h) {
        int mid = l + (h - l) / 2;
        if (isBadVersion(mid)) {
            h = mid;
        } else {
            l = mid + 1;
        }
    }
    return l;
}

旋转数组的最小数字

153. Find Minimum in Rotated Sorted Array (Medium) (opens new window)

Input: [3,4,5,1,2],
Output: 1

public int findMin(int[] nums) {
    int l = 0, h = nums.length - 1;
    while (l < h) {
        int m = l + (h - l) / 2;
        if (nums[m] <= nums[h]) {
            h = m;
        } else {
            l = m + 1;
        }
    }
    return nums[l];
}

查找区间

34. Search for a Range (Medium) (opens new window)

Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
Output: [3,4]

Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
Output: [-1,-1]

public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
    int first = binarySearch(nums, target);
    int last = binarySearch(nums, target + 1) - 1;
    if (first == nums.length || nums[first] != target) {
        return new int[]{-1, -1};
    } else {
        return new int[]{first, Math.max(first, last)};
    }
}

private int binarySearch(int[] nums, int target) {
    int l = 0, h = nums.length; // 注意 h 的初始值
    while (l < h) {
        int m = l + (h - l) / 2;
        if (nums[m] >= target) {
            h = m;
        } else {
            l = m + 1;
        }
    }
    return l;
}

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