1专题总结—二分查找与旋转排序数组
1、二分搜索的模板。
算法面试中,如果需要优化O(n)的时间复杂度,那么只能是O(logn)的二分法。
注意二分法大多数情况都是适用于排序数组。自己写二分的时候经常忘记写return -1;
http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/first-position-of-target/
class Solution { public: /** * @param nums: The integer array. * @param target: Target number to find. * @return: The first position of target. Position starts from 0. */ int binarySearch(vector<int> &array, int target) { // write your code here if(array.size()==0){ return -1; } int start = 0,end = array.size() - 1; while( start + 1 < end ){ int mid = start + ( end - start ) / 2; if(array[mid]==target){ end=mid;//找某个元素,直接return mid;找第一个元素end=mid;找last元素start=mid; } else if(array[mid]<target){ start=mid; } else{ end=mid; } } if(array[start]==target){ return start; } else if(array[end]==target){ return end; } return -1; } };
模板有四点注意:
1)start+1<end;(最后会得到start,end两项)
2)mid=start+(end-start)/2;//为了防止start+end超出计算机表示范围
3)A[mid]==,<,>;
4)A[start]A[end]?target。(找第一个元素就是把A[start]放在前面,否则end放在if前面)
func binarySearch (nums []int, target int) int { // write your code here if len(nums) == 0 { return -1 } start := 0 end := len(nums) - 1 for start + 1 < end { mid := start + (end - start) / 2 if nums[mid] == target { end = mid }else if nums[mid] < target { start = mid } else { end = mid } } if nums[start] == target { return start } if nums[end] == target { return end } return -1 }
2、使用二分搜索解决问题以及变种问题
找第一个位置&&找最后一个位置。
2.1搜索区间
http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/search-for-a-range/
思路:使用二分搜索分别找到第一个等于target的元素和最后一个等于target的元素。(使用if判断一定要有对应的else,逻辑才会正确,不然会出错)
class Solution { /** *@param A : an integer sorted array *@param target : an integer to be inserted *return : a list of length 2, [index1, index2] */ public: vector<int> searchRange(vector<int> &A, int target) { // write your code here //find first target's position vector<int> result; if(A.size()==0) return {-1,-1}; int start=0,end=A.size()-1; while(start+1<end){ int mid=start+(end-start)/2; if(A[mid]==target){ end=mid; } else if(A[mid]<target){ start=mid; } else{ end=mid; } } if(A[start]==target){ result.push_back(start); } else if(A[end]==target){ result.push_back(end); } else{ result.push_back(-1); } //find last target's position start=0; end=A.size()-1; while(start+1<end){ int mid=start+(end-start)/2; if(A[mid]==target){ start=mid; } else if(A[mid]<target){ start=mid; } else{ end=mid; } } if(A[end]==target){ result.push_back(end); } else if(A[start]==target){ result.push_back(start); } else{ result.push_back(-1); } return result; } };
2.2 查找插入位置Search Insert Position
https://leetcode.com/problems/search-insert-position/#/description
思路:使用模板二分法查找第一个大于插入元素的位置,需要注意的是当start和end都小于插入元素的时候,需要将元素插入到最后一个元素之后。
class Solution { public: int searchInsert(vector<int>& nums, int target) { if(nums.size()==0){ return -1; } int start=0,end=nums.size()-1; while(start+1<end){//找第一个大于target的位置 int mid=start+(end-start)/2; if(nums[mid]==target){ return mid; } else if(nums[mid]<target){ start=mid; } else{ end=mid; } } if(nums[start]>=target){ return start; } else if(nums[end]>=target){ return end; } else{ return end+1;//这里没找到第一个大于的元素则插入到最后一个 //位置之后 } return -1; } };
二分法变式题
2.3 Search a 2D Matrix.
https://leetcode.com/problems/search-a-2d-matrix/#/description
思路:因为整个二维数组是整体递增的,可以将二维数组看成一个一维递增数组,这就可以使用二分搜索,注意一维第k个元素和二维数组m*n的转化公式【k/n】【k%n】
注意:只要有除以n的地方,第一句一定要判断一下n是否为0.[[]];
class Solution { public: bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) { if(matrix.size()==0||matrix[0].size()==0){ return false; } int m=matrix.size(),n=matrix[0].size(); int totalNum=m*n-1; int start=0,end=totalNum; while(start+1<end){ int mid=start+(end-start)/2; if(matrix[mid/n][mid%n]==target){ return true; } else if(matrix[mid/n][mid%n]<target){ start=mid; } else{ end=mid; } } if(matrix[start/n][start%n]==target){ return true; } else if(matrix[end/n][end%n]==target){ return true; } return false; } };
2.4 Search a 2D Matrix II
https://leetcode.com/problems/search-a-2d-matrix-ii/#/description
思路:每个元素的左上角元素都小于该元素,每个元素的右下角元素都大于该元素。从矩阵的左下角开始搜索,如果m[i][j]==(直接返回),<(++j),>(--i).
class Solution { public: bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) { if(matrix.size()==0||matrix[0].size()==0){ return false; } int row=matrix.size()-1,col=matrix[0].size()-1; int i=row,j=0; for( ; i>=0 && j<=col ; ){//i和j的条件同时满足用&&连接起来 if(matrix[i][j]==target){ return true; } else if(matrix[i][j]<target){ ++j; } else{ --i; } } return false; } };
2.5 First Bad Version
https://leetcode.com/problems/first-bad-version/#/description
思路:使用二分法找到第一个是false的bool值,二分法找first position。
注意:版本起始值是1,不要写成0,start=1!!!!注意接口返回如果是坏的版本返回的是true。
// Forward declaration of isBadVersion API. bool isBadVersion(int version); class Solution { public: int firstBadVersion(int n) { if(n==0){ return 0; } int start=1,end=n; while(start+1<end){ int mid=start+(end-start)/2; if(isBadVersion(mid)){ end=mid; } else if( ! isBadVersion(mid) ){ start=mid; } } if(isBadVersion(start)){ return start; } if(isBadVersion(end)){ return end; } return 0; } };
2.6 Find Peak Element
https://leetcode.com/problems/find-peak-element/#/description
思路:本题思路就是使用二分法找到peak element。将每次二分元素所在位置划分为四种情况。
1)nums[mid - 1] > nums[mid] && nums[mid] > nums[mid+1]下降阶段
2)nums[mid - 1] < nums[mid] && nums[mid] > nums[mid+1] 谷底
3)nums[mid - 1] < nums[mid] && nums[mid] < nums[mid+1]上升阶段
4)nums[mid - 1] < nums[mid] && nums[mid] > nums[mid+1]peak element
需要注意的是最后判断while结束之后。开始自己还判断一下start和end哪个是正确解,就是上面+1—1的方法,本题是肯定有解的,所以出来的start和end哪个大就选哪个最为最后的结果!!!!!!!!
class Solution { public: int findPeakElement(vector<int>& nums) { if(nums.size()==0){ return -1; } int start=0,end=nums.size()-1;//!!!! while(start+1<end){ int mid=start+(end-start)/2; if(nums[mid+1]>nums[mid] && nums[mid]<nums[mid-1]){//谷底 start=mid; } else if(nums[mid-1]>nums[mid] && nums[mid]>nums[mid+1]){//下降阶段 end=mid; } else if(nums[mid+1]>nums[mid] && nums[mid]>nums[mid-1]){//上升阶段 start=mid; } else if(nums[mid]>nums[mid-1] && nums[mid]>nums[mid+1]){ return mid; } } if(nums[start]>nums[end]){ return start; } else{ return end; } } };
3、旋转排序数组问题rotated sorted array
3.1 Find Minimum in Rotated Sorted Array
https://leetcode.com/problems/find-minimum-in-rotated-sorted-array/#/description
无重复元素问题。
思路:使用二分法找到第一个小于最后一个元素的元素,注意最后退出循环对start和end的判断。
二刷注意:start + 1 < end,已经保证了至少有三个元素,两个元素不能进行while循环。所以该题不需要计算mid + 1 ,mid- 1是否在[0,size - 1] 这个范围内。
class Solution { public: int findMin(vector<int>& nums) { if(nums.size() == 0){ return -1; } int start = 0,end =nums.size() - 1; int flag = nums[nums.size() - 1]; while(start + 1 < end){ int mid = start +(end - start)/2; if(nums[mid] < flag){ end = mid; } else{ start = mid; } } if(nums[start] < flag){ return nums[start]; } else { return nums[end]; } return -1; } };
3.2 Find Minimum in Rotated Sorted Array II
https://leetcode.com/problems/find-minimum-in-rotated-sorted-array-ii/#/description
有重复元素问题。
思路:使用二分搜索,nums[mid]元素和当前nums[end]做比较,如果大于end,则mid在上半段,否则在下半段。注意等于的时候要--end。
class Solution { public: int findMin(vector<int>& nums) { if(nums.size() == 0){ return -1; } int start = 0,end = nums.size() - 1; while(start + 1 < end){ int mid = start + (end - start) / 2; if(nums[mid] > nums[end]){ start = mid; } else if(nums[mid] < nums[end]){ end = mid; } else{ --end; } } if(nums[start] > nums[end]){ return nums[end]; } else{ return nums[start]; } return -1; } };
二刷思路:分为nums[0] 和nums[nums.size() - 1]。主要知道mid元素在上半部分还是下半部分,然后将相同的合并就可以得到答案。
class Solution { public: int findMin(vector<int>& nums) { if(nums.size()== 0){ return -1; } int start = 0,end = nums.size() - 1; int endFlag = nums[end],startFlag = nums[0]; while(start + 1 < end){ int mid = start + (end - start) / 2; int sFlag = nums[0],eFlag = nums[end]; if(sFlag != eFlag){ if(nums[mid] <= eFlag){ end = mid; } else{ start = mid; } } else{ if(nums[mid] < eFlag){ end = mid; } else if(nums[mid] > sFlag){ start = mid; } else{ --end; } } } if(nums[start] < nums[end]){ return nums[start]; } else{ return nums[end]; } } };
3.3 Search in Rotated Sorted Array
https://leetcode.com/problems/search-in-rotated-sorted-array/#/description
思路:和3.2有点像,首先找到mid在上半段还是下半段,然后判断是在target是在上半段[start,mid]之间,还是下半段[mid,end]之间,或者这中间区域,判断条件里面一定要写清楚 if(target < nums[mid] && target > nums[0])这个条件,不然出错。
进一步思考:先考虑targe在哪个半段,分三种情况。在每种情况中,分别考虑mid所在位置,一定记得mid也要和last判断以及和target判断,全部情况先在纸上写出来,然后再合并同类项,就能写出很简洁的代码,写代码前一定要思考。
二刷:将target分为上半段和下半段分别考虑,在上半段的时候,只要 mid元素在下面就直接end = mid,下半段时同理可得。
class Solution { public: int search(vector<int>& nums, int target) { if(nums.size() == 0){ return -1; } int start = 0; int end = nums.size() - 1; int last = nums[end]; while(start + 1 < end){ int mid = start + (end - start)/2; if(nums[mid] == target){ return mid; } if(target == nums[0]){ return 0; } if(target == nums[end]){ return end; } if(nums[mid] > last){//上半段 if(target < nums[mid] && target > nums[0]){ end = mid; } else{ start = mid; } } else{ if(target > nums[mid] && target <last){ start = mid; } else{ end = mid; } } } if(nums[start] == target){ return start; } else if(nums[end] == target){ return end; } return -1; } };
二刷代码:
class Solution { public: int search(vector<int>& nums, int target) { if(nums.size() == 0){ return -1; } int start = 0,end = nums.size() - 1; while(start + 1 < end){ int mid = start + (end - start) / 2; int flag = nums[end]; if(target > flag){ if(nums[mid] <= flag){ end = mid; } else if(nums[mid] == target){ return mid; } else if(nums[mid] > target){ end = mid; } else{ start = mid; } } else if(target < flag){ if(nums[mid] > flag){ start = mid; } else if(nums[mid] == target){ return mid; } else if(nums[mid] > target){ end = mid; } else{ start = mid; } } else{ return nums.size() - 1; } } if(nums[start] == target){ return start; } else if(nums[end] == target){ return end; } return -1; } };
3.4 Median of Two Sorted Arrays(比较难,爱考)
https://leetcode.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/#/description
思路:运用递归加上二分搜索的方法,二分主要是每次将规模降低k/2的级别,比较A[k/2]和B[k/2]的大小,A[k/2]小的话,则result中前k/2个元素一定包含A[k/2]这k/2个元素。,这样每次就降低了规模。转化为找两个数组第k个数。
需要注意1)边界条件aStart >= nums1.size()则nums1中没有剩下的元素,转向nums2.
2)int aVal = aStart + k / 2 - 1 < nums1.size() ? nums1[aStart + k / 2 - 1]: INT_MAX;
这种方法很巧妙,避免判断aStart + k / 2 - 1大于nums1数组大小的时候,重新使用if进行判断的情况,直接赋值为无穷大,接下来判断的时候直接跳过a数组。
class Solution { public: double findKth(vector<int>& nums1,int aStart, vector<int>& nums2,int bStart, int k){ if(aStart >= nums1.size()){ return nums2[bStart + k - 1]; } if(bStart >= nums2.size()){ return nums1[aStart + k - 1]; } if(k == 1){ return nums1[aStart] < nums2[bStart] ? nums1[aStart] : nums2[bStart]; } int aVal = aStart + k / 2 - 1 < nums1.size() ? nums1[aStart + k / 2 - 1] : INT_MAX; int bVal = bStart + k / 2 - 1< nums2.size() ? nums2[bStart + k / 2 - 1] : INT_MAX; if(aVal < bVal){ return findKth(nums1,aStart + k / 2, nums2,bStart,k - k / 2); } else{ return findKth(nums1,aStart, nums2,bStart + k / 2,k - k / 2); } //return - 1; } double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { int len = nums1.size() + nums2.size(); double result = -1; if(len == 0){ return result; } if(len % 2){ result = findKth(nums1,0,nums2,0,len / 2 + 1); } else{ // cout << findKth(nums1,0,nums2,0,len / 2 + 1); result = (findKth(nums1,0,nums2,0,len / 2) + findKth(nums1,0,nums2,0,len / 2 + 1)) / 2.0; } return result; } };
二刷没做出来:每次只要对应k/2元素小于另外一个数组,则该部分一定在前k个元素中,如果担心k/2越界,就在首先就判断下标是否越界。
前面判断aStart是否小于a数组的大小,后面因为aStart + k / 2 - 1,所以也要判断是否越界,越界了就赋予无穷大,避免了很多if判断。递归基是k == 1的时候,递归每次都减少规模,将k / 2的元素增加到结果中,最终得到第k大的元素。
上面三点很容易出错,一定要注意。
4、旋转类问题,比如字符串反转。
使用三步反转法:
1)使用O(n)的时间,直接遍历找到反转的中间元素;
2)将中间元素前面的进行反转,再将后面的元素进行反转,这里需要使用交换操作比如swap的功能;
3)最后将整个数组进行反转。
4.1 Recover Rotated Sorted Array
http://www.lintcode.com/en/problem/recover-rotated-sorted-array/
思路:按照三步反转法的步骤进行就可以。注意开始是0 ~ idx - 1,然后是idx ~ end。
class Solution { public: void swap_helper(vector<int> &nums, int start, int end) { for(start, end; start < end; ++start, --end) { swap(nums[start], nums[end]); } } void recoverRotatedSortedArray(vector<int> &nums) { // write your code here if(nums.size() < 2){ return ; } int min_num = nums[0]; int min_pos = 0; for(int i = 0;i < nums.size();++i){ if(nums[i] < min_num){ min_num = nums[i]; min_pos = i; } } int end = nums.size() - 1; swap_helper(nums,0,min_pos - 1); swap_helper(nums,min_pos,end); swap_helper(nums,0,end); } };
4.2Rotate String
http://www.lintcode.com/en/problem/rotate-string/
思路:记住string中一个元素是char类型。
二刷:offset = offset % str.size();因为可能大于数组大小,所以要取模。
class Solution { public: /** * @param str: a string * @param offset: an integer * @return: nothing */ void swap_helper(string &str,int start, int end){ for(;start < end;++start,--end){ char tmp; tmp = str[start]; str[start] = str[end]; str[end] = tmp; // swap(str[start],str[end]); } return; } void rotateString(string &str,int offset){ //wirte your code here if(str.size() < 2 ){ return; } offset = offset % str.size(); if(offset == 0){ return; } swap_helper(str,0,str.size() - 1); swap_helper(str,0,offset - 1); swap_helper(str,offset,str.size() - 1); return; } };
4.3 翻转字符串
http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/reverse-words-in-a-string/
思路:这题主要应该注意空格有多个的情况。使用istringstream将每个单词按照空格保存到一个string的vector中,然后将最后一个单词赋值给string,加上一个空格,依次类推可得到结果,注意string插入要使用push_back,或者append,如果使用insert(pos,num),记得插入发生在pos的那个位置上。还有string这个字符串可以看成char的数组,string的插入必须是char的插入,不能插入string类型。
append必须是讲string接到后面。
如果输入有多个连续的空格,输出应该只有一个空格。判断的依据是istringstream输入的时候是以空格作为分界线的,多个空格输入的时候,通过这种方法读入string的时候是空的,所以后面判断no_space.size() == 0,就输出一个空格。
class Solution { public: /** * @param s : A string * @return : A string */ string reverseWords(string s) { // write your code here if (s.size() < 2) { return s; } istringstream ss(s); string tmp, result; vector<string> no_space; while (ss >> tmp) { no_space.push_back(tmp); } if(no_space.size() == 0){ return " "; } int i; for (i = no_space.size() - 1; i > 0; --i) { result.append(no_space[i]); result.append(" "); } result.append(no_space[i]); return result; } };
4.4 strStr
http://www.lintcode.com/en/problem/strstr/
思路:使用O(n^2)双重循环,注意定义变量前面要空一行,外层循环i<source.size() - target.size() + 1,这里很容易写错越界
指针为空就是指没有指向任何内容,*p = "";null
这道题二刷还是错:strlen:strlen的参数只能是char* 且必须是以'\0'结尾的.
class Solution { public: /** * Returns a index to the first occurrence of target in source, * or -1 if target is not part of source. * @param source string to be scanned. * @param target string containing the sequence of characters to match. */ int strStr1(string source, string target) { // write your code here if(source.size() == 0 && target.size() == 0){ return 0; } // if(source.size() == 0 || target.size() == 0){ // return -1; // } int i, j; for(i = 0;i < source.size() - target.size() + 1;++i){ for(j = 0;j < target.size();++j){ if(source[j + i] != target[j]){ break; } } if(j == target.size()){ return i; } } return -1; } int strStr(const char *source, const char *target) { if (source == NULL || target == NULL) { return -1; } int target_size = strlen(target); int source_size = strlen(source); int i, j; for (i = 0; i < source_size - target_size + 1; i++) { for (j = 0; j < target_size; j++) { if (source[i + j] != target[j]) { break; } } if (j == target_size) { return i; } } return -1; } };