【二分查找】LeetCode 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

题目链接

34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

思路

转自:林小鹿的题解

两套二分查找模板,分别用来查找左边界和右边界

int bsearch_1(int l, int r)
{
    while (l < r)
    {
        int mid = (l + r)/2;
        if (check(mid)) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    return l;
}
int bsearch_2(int l, int r)
{
    while (l < r)
    {
        int mid = ( l + r + 1 ) /2;
        if (check(mid)) l = mid;
        else r = mid - 1;
    }
    return l;
}

为什么两个二分模板midmidmid取值不同?

对于第二个模板,当我们更新区间时,如果左边界 \(l\) 更新为 \(l=m i d\) ,此时 mid 的取值就应为 \(mid =(l+r+1) / 2\) 。因为当右边界 \(r=l+1\) 时,此时 \(mid =(l+l+1) / 2\) ,下取整, \(mid\) 仍 为 \(l\) ,左边界再次更新为 \(l=mid=l\) ,相当于没有变化,while 循环就会陷入死偱环。因此, 我们总结出来一个小技巧,当左边界要更新为 \(l=mid\) 时,我们就令 \(mid=(l+r+1) / 2\) ,上 取整,此时就不会因为 \(r\) 取特殊值 \(r=l+1\) 而陷入死循环了。
而对于第一个模板,如果左边界 \(l\) 更新为 \(l=m i d+1\) ,是不会出现这样的困扰的。因此,大家 可以熟记这两个二分模板,基本上可以解决 99 以上的二分问题,再也不会被二分的边界取值所 困扰了。

什么时候用模板1?什么时候用模板2?

假设初始时我们的二分区间为 \([l, r]\) ,每次二分缩小区间时,如果左边界 \(l\) 要更新为 \(l=mid\) , 此时我们就要使用模板 2 ,让 \(mid=(l+r+1) / 2\) ,否则 while会陷入死㑑环。如果左边界 \(l\) 更 新为 \(l=m i d+1\) ,此时我们就使用模板 1 ,让 \(mid=(l+r) / 2\) 。因此,模板1和模板2本质上是 根据代码来区分的,而不是应用场景。如果写完之后发现是 \(l=mid\) ,那么在计算 \(mid\) 时需要 加上 1 ,否则如果写完之后发现是 \(l=mid+1\) ,那么在计算 \(mid\) 时不能加 1 。

代码

class Solution {
    public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
        if(nums.length == 0) {
            return new int[]{-1, -1};
        }

        int left = 0, right = nums.length - 1; //二分范围
        while(left < right) {                    //查找元素的开始位置
            int mid = (right - left) / 2 + left;
            if(nums[mid] >= target) {
                right = mid;
            } else {
                left = mid + 1;
            }
        }
        if(nums[right] != target) {
            return new int[]{-1, -1}; //查找失败
        }

        int start = right;
        left = 0;
        right = nums.length - 1;     //二分范围
        while(left < right) {                   //查找元素的结束位置

            int mid = (right - left + 1) / 2 + left;
            if(nums[mid] <= target) {
                left = mid;
            } else {
                right = mid - 1;
            }
        }
        int end = right;

        return new int[]{start, end};
    }
}
posted @ 2023-01-11 11:23  Frodo1124  阅读(50)  评论(0编辑  收藏  举报