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LeetCode刷题 二分专题

时间：2021-04-22 09:10:24   收藏：0   阅读：25

二分专题

二分的题目类型

对于满足二段性的题目的两套模板

模板一

对于区间[L,R]，我们想要确定一个M，并且我们知道在区间[L,M)中任意一点mid，满足check(mid)=true，而[M,R]满足check(mid)=false

模板如下

if check(mid)==false, [L,R]->[L,mid] R=mid

else check(mid)==true, [L,R]->[mid+1,R] L=mid+1

此时计算mid的方式是(L+R)/2下取整

int bsearch_1(int l, int r)
{
    while (l < r)
    {
        int mid = l + r >> 1;
        if (check(mid)) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    return l;
}

模板二

对于区间[L,R]，我们想要确定一个M，并且我们知道在区间[L,M]中任意一点mid，满足check(mid)=true，而(M,R]满足check(mid)=false

模板如下

if check(mid)==false, [L,R]->[L,mid-1] R=mid-1

else check(mid)==true, [L,R]->[mid,R] L=mid

此时计算mid的方式是(L+R)/2上取整，即(L+R+1)/2

int bsearch_2(int l, int r)
{
    while (l < r)
    {
        int mid = l + r + 1 >> 1;//注意l=mid,r=mid-1时求mid要加1
        if (check(mid)) l = mid;
        else r = mid - 1;
    }
    return l;
}

解决二分题目的一般流程

  1. 确定二分的边界
  2. 编写一个二分的代码框架
  3. 设计一个check函数（用来检查性质是否满足，以便更新L,R）
  4. 判断区间如何更新
  5. 如果更新方式写的是L=mid,R=mid-1，那么在算mid的时候记得+1

LeeCode实战

LC69.x的平方根

实现 int sqrt(int x) 函数。

计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。

由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。

解法思路

  1. 确定二分边界；本题的要求是求非负整数的平方根，所以边界应该界定为[0,x]，由此可以确定，L=0，R=x；
  2. 编写代码框架；
  3. 设计check()函数；本例的check函数的确定要确保任何情况（指无论x是平方数或者非平方数）都能确保check两段性，且端点不变的情况，这里我们选取check函数为mid^2<=x；
  4. 判断区间更新方式；由我们的check方式很容易判断我们应该套用模板一；
  5. 判断mid的确定方式；模板一不需要进行+1操作；

代码

class Solution {
public:
    int mySqrt(int x) {
        int l=0,r=x;
        while(l<r)
        {
            int mid=l+(long long)r+1>>1;//这个地方需要注意，我们要注意到x可能会产生溢出，所以把r改为long long避免这个问题
            if(mid<=x/mid) l=mid;
            else r=mid-1;
        }
        return r;
    }
};

LC35.搜索插入位置

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。

你可以假设数组中无重复元素。

解法思路

  1. 确定二分边界；本例给定的是一个有序数组，我们要做的是找到并返回目标值的索引，所以本例的边界应该是数组的索引范围，即L=0，R=nums.size()-1；
  2. 编写代码框架；
  3. 设计check()函数；本例给定的是一个有序的数组，我们如果想将整个区间划分为两端，只需要将nums[mid]与target进行比较就行，我们可以设计nums[mid]<target或者nums[mid]<=target，不同的设计方式会影响我们接下来的模板选取；
  4. 判断区间更新方式；
  5. 判断mid的确定方式；

代码

class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        if(nums.empty() || nums.back()<target) return nums.size();

        int l=0,r=nums.size()-1;
        while(l<r)
        {
            int mid=l+r>>1;
            if(nums[mid]<target) l=mid+1;
            else r=mid;
        }
        return l;
    }
};

LC34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。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]。

进阶：

  • 你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？

解法思路一

本题因为是已经知道给定的整数数组是按照升序排列的，那么我们只需要遍历一遍数组内的所有元素，并进行记录target的索引位置，如果未查询到target那么便返回一个[-1,-1]，查询到返回相应的[l,r]即可；但是这样做的时间复杂度是O(n)，我们可以有更好的二分选择，从而将时间复杂度降低到O(log n)；直接遍历的方法过于简单，这里就不列举代码；

解法思路二

给定的数组是一个升序的整数数组，由此我们可以很容易的想到采用二分法；

  1. 确定二分边界；查找一个数组的索引，我们的二分边界就是这个数组的索引范围，所以L=0，R=nums.size()-1；
  2. 编写代码框架；这个题目由于是找两个临界点，并且两个临界点的check设计并非相同，所以我们要二分查找两次，并且要用到两套模板；
  3. 设计check函数；对于开始位置的查找我们的check应该设计为nums[mid]<target，并且要应用模板一；对于结束位置的查找，我们应该设计check函数为nums[mid]<=target，并且要应用模板二；
  4. 判断区间更新方式；区间更新方式与之前讲的规则相同；
  5. 判断mid的确定方式；模板一不加1，模板二加1；

代码

class Solution {
public:
    vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int> ans{-1,-1};
        if(nums.empty()) return ans;
        int l=0,r=nums.size()-1;
        while(l<r)
        {
            int mid=(l+r)/2;
            if(nums[mid]<target) l=mid+1;
            else r=mid;
        }
        ans[0]=l;
        l=0,r=nums.size()-1;
        while(l<r)
        {
            int mid=(l+r+1)/2;
            if(nums[mid]<=target) l=mid;
            else r=mid-1;
        }
        ans[1]=l;
        if(nums[ans[0]]!=target || nums[ans[1]]!=target)
        {
            ans[0]=-1;
            ans[1]=-1;
            return ans;
        }
        else return ans;
    }
};

LC74.搜索二维矩阵

编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性：

每行中的整数从左到右按升序排列。
每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。
示例1

输入：matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3

输出：true

解法思路

本例其实是一个有序数组划分成了二维的数组，我们将每行首位相连，就会得到一个一维的升序数组，那么思路就有了，我们在不计较空间复杂度的情况下，我们可以新构造一个一维数组，然后讲二维数组按序添加到一维数组里面，那么这个题目就变成了34题，但是这样的空间消耗很大，所以我们采用了一种只在原二维矩阵上进行查找的方式；下面进行详细的讲解；

  1. 我们进行一下分析，我们其实可以将整个查找过程分为两步，我们并不是要一步做到精准定位，我们可以先确定target在哪一行（或者说可能在哪一行），然后再在确定的行，进行精准的查找。
  2. 第一步，我们只需要比较每一行的第一个元素与target的差别，如果target比matrix[i][0]小，则target一定在matrix的0i-1行，否则在matrix的in-1行，具此二段性，我们可以进行二分找到target的行位置row
  3. 第二步，在确定了行位置row之后，因为我们的每一行是升序排列的，所以也可以继续用二分进行列位置col的确定
  4. 之后我们需要做的就是判断matrix[row][col]是不是与target相等，如果相等，则返回{row,col}，否则返回{-1,-1}

代码

class Solution {
public:
    bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {
        int m=matrix.size(),n=matrix[0].size();
        if(target<matrix[0][0] || target>matrix[m-1][n-1]) return false;
        int l=0,r=m-1;
        while(l<r)
        {
            int mid=l+r+1>>1;
            if(matrix[mid][0]<=target) l=mid;
            else r=mid-1;
        }
        int j=l;
        l=0,r=n-1;
        while(l<r)
        {
            int mid=l+r+1>>1;
            if(matrix[j][mid]<=target) l=mid;
            else r=mid-1;
        }
        if(matrix[j][l]==target) return true;
        return false;
    }
};

LC153.寻找旋转排序数组中的最小值

假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] 。

请找出其中最小的元素。

解法思路

本题也是极具代表性的一个二分题目，我们可以注意到，nums[0]或者是nums.back()的值都是二分的两端临界值，所以根据这个我们可以很容易的进行二分算法，然后确定索引i，返回nums[i]即可；
代码

class Solution {
public:
    int findMin(vector<int>& nums) {
        if(nums.size()==1) return nums[0];
        int l=0,r=nums.size()-1,target=nums[r];
        while(l<r)
        {
            int mid=l+r>>1;
            if(nums[mid]>target) l=mid+1;
            else r=mid;
        }
        return nums[r];
    }
};

LC33.搜索旋转排序数组

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] 。

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 ，则返回它的索引，否则返回 -1 。

解法思路

做完153题，在看这个问题其实很明了，153题让找一个最小值，或者让找一个最大值，其本质都是找出了一个旋转过后的分界点，那么根据这个分界点我们可以重构出一个有序数组。所以对于这一题，我们可以先找出分界点，然后判断target在哪一个升序区间，然后再用二分进行查找；
代码

class Solution {
public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        if(nums.empty()) return -1;
        int l=0,r=nums.size()-1,b=nums.back();
        while(l<r)
        {
            int mid=l+r>>1;
            if(nums[mid]>b) l=mid+1;
            else r=mid; 
        }
        if(target<=b) r=nums.size()-1;
        else l=0,r-=1;
        while(l<r)
        {
            int mid=l+r>>1;
            if(nums[mid]<target) l=mid+1;
            else r=mid;
        }
        if(nums[l]==target) return l;
        return -1;
    }
};

LC162.寻找峰值

峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。

给你一个输入数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。

你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞ 。

解法思路

本题就是二分题目中那种5%的题目，我们并没有一个很明确的二段性的性质来进行很容易的更新区间。但是这个题目，我们最暴力的解法就是进行一次遍历，根据题目假设和峰值的定义，我们完全可以一次遍历找到我们想要答案，但是这样的时间复杂度是O(n)。我们其实更像要一个时间复杂度为O(log n)的解法，这样我们就要进行一些细微的分析。

  1. 由于假设了nums[-1]=nums[n]=-∞，所以我们知道在nums中必定有一个峰值，并且很容易看出，当nums升序则答案为n-1，当nums降序时答案为0；
  2. 根据这个我们可以得到，如果nums[mid]<nums[mid+1]，则在mid+1~n-1之间一定有一个峰值，相反在0-mid之间一定有一个峰值，具此我们可以写二分算法了；
    代码
class Solution {
public:
    int findPeakElement(vector<int>& nums) {
        if(nums.size()==1) return 0;
        int l=0,r=nums.size()-1;
        while(l<r)
        {
            int mid=l+r>>1;
            if(nums[mid]<nums[mid+1]) l=mid+1;
            else r=mid;
        }
        return l;
    }
};

原文：https://www.cnblogs.com/hyhuang/p/14687593.html

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