门户网站开发一般多少钱,建设网站用户名,济南网站建设多少钱,深圳建模板网站35 搜索插入位置
给定一个排序数组和一个目标值#xff0c;在数组中找到目标值#xff0c;并返回其索引。如果目标值不存在于数组中#xff0c;返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 基础写法#xff01;#xff01;#xff01;牢记…35 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。请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 基础写法牢记 第一个只适用与一个目标值的情况第二个适用于多个目标值靠左取的情况要靠右取可以找target1获得下标值-1 class Solution(object):def searchInsert(self, nums, target)::type nums: List[int]:type target: int:rtype: intleft, right 0, len(nums)-1while left right:mid (leftright)//2if target nums[mid]:return midelif target nums[mid]:right mid-1else:left mid1return leftdef lower_bound(nums, target):left, right 0, len(nums) - 1 # 闭区间 [left, right]while left right: mid (left right) // 2if nums[mid] target:left mid 1 # 范围缩小到 [mid1, right]else:right mid - 1 # 范围缩小到 [left, mid-1]return left74 搜索二维矩阵
给你一个满足下述两条属性的 m x n 整数矩阵
每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。
给你一个整数 target 如果 target 在矩阵中返回 true 否则返回 false 。 方法一二分先找列再找行 定列的时候要靠近小值取down 或者将二维矩阵拉成一维矩阵然后同题35 时间复杂度相同O(logmlogn) class Solution(object):def searchMatrix(self, matrix, target)::type matrix: List[List[int]]:type target: int:rtype: boolup, down 0, len(matrix)-1while up down:mid (updown)//2if target matrix[mid][0]: return Trueelif target matrix[mid][0]:down mid-1else:up mid1left, right 0, len(matrix[0])-1while left right:mid (leftright)//2if target matrix[down][mid]: return Trueelif target matrix[down][mid]:right mid-1else:left mid1return False 方法二满足题目规定的二维矩阵可以看成一棵二叉搜索树 时间复杂度O(mn) class Solution:def searchMatrix(self, matrix, target):m, n len(matrix), len(matrix[0])x, y 0, n - 1while x m and y 0:if matrix[x][y] target:y - 1elif matrix[x][y] target:x 1else:return Truereturn False 34 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums和一个目标值 target。请你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]。你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。 两遍二分查找第一遍找target第二遍找target1都靠左取 不存在目标值情况目标值过小/大idx10/len(nums) 目标值没出现nums[idx1] ! target 可以和idx10合并 class Solution(object):def searchRange(self, nums, target)::type nums: List[int]:type target: int:rtype: List[int]left, right 0, len(nums)-1while left right:mid (leftright)//2if nums[mid] target:left mid1else:right mid-1idx1 leftleft, right 0, len(nums)-1while left right:mid (leftright)//2if nums[mid] target1:left mid1else:right mid-1idx2 left-1if idx1 len(nums) or nums[idx1] ! target: return [-1, -1]else: return [idx1, idx2] 33 搜索旋转排列数组
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 k0 k nums.length上进行了 旋转使数组变为 [nums[k], nums[k1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]下标 从 0 开始 计数。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 则返回它的下标否则返回 -1 。你必须设计一个时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。 二分出一侧排序正确的区域若target在这个区域里正常查找若在排序不正确的区域里继续二分 因为目标值仅出现一次可提前判断 找不到递增区间时终止循环 class Solution(object):def search(self, nums, target)::type nums: List[int]:type target: int:rtype: intleft, right 0, len(nums)-1while left right:mid (leftright)//2if nums[mid] target: return midelif nums[left] target: return leftelif nums[right] target: return rightif nums[left] nums[mid] : # [left, mid]排序正确if nums[mid] target and nums[left] target: # target在[left, mid]内 right mid - 1else:left mid 1 elif nums[mid] nums[right]: # [mid, right]排序正确if nums[mid] target and nums[right] target: # target在[mid, right]内 left mid 1else:right mid - 1 else:return -1if not nums or nums[left] ! target: return -1else: return left 153 寻找排序数组中的最小值
已知一个长度为 n 的数组预先按照升序排列经由 1 到 n 次 旋转 后得到输入数组。例如原数组 nums [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到
若旋转 4 次则可以得到 [4,5,6,7,0,1,2]若旋转 7 次则可以得到 [0,1,2,4,5,6,7]
注意数组 [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], ..., a[n-2]] 。
给你一个元素值 互不相同 的数组 nums 它原来是一个升序排列的数组并按上述情形进行了多次旋转。请你找出并返回数组中的 最小元素 。你必须设计一个时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。 假设旋转k次则数组为 [a[n-k]a[n-k1]...a[0]...a[n-k-1]] 一次二分 情况一nums[left] nums[mid] nums[right] 最小值为 nums[left] 情况二若左侧排序正确最小值只可能在右侧区间 搜索区间为[mid1,right] 情况三同理右侧排序正确则最小值只可能在左侧区间 搜索区间为[left,mid] 注意mid是右侧排序正确区间的最小值也要放在搜索范围里 当找不到递增序列时取两个数的最小值 class Solution(object):def findMin(self, nums)::type nums: List[int]:rtype: intleft, right 0, len(nums)-1while left right:mid (leftright)//2if nums[left] nums[mid] and nums[mid] nums[right]:return nums[left]elif nums[left] nums[mid] and nums[mid] nums[right]: # [left, mid]排序正确left mid 1 elif nums[left] nums[mid] and nums[mid] nums[right]: # [mid, right]排序正确right mid else:return min(nums[left], nums[right]) 4 寻找两个正序数组的中位数
给定两个大小分别为 m 和 n 的正序从小到大数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。算法的时间复杂度应该为 O(log (mn)) 。 方法一合并两个有序数组后取中间位置的元素 时间复杂度O(mn) 空间复杂度O(mn) 将问题转换为两个有序数组中取第k小的数 k(mn)/2 or (mn)/21 方法二使用双指针每次移动较小值的指针至移动k次 时间复杂度O(mn) 空间复杂度O(1) 方法三 比较nums1[k/2-1]和nums2[k/2-1]对于二者中的较小值(假设nums1[k/2-1])其在合并数组中的下标一定小于(k/2-1)*21k就不可能是目标值此时nums1[0:k/2]也不可能含有目标值随后根据排除掉的长度更新k后继续循环 终止条件某个数组为[ ]直接返回另一个数组的第k个元素 k1直接取两数组第一个元素的最小值 class Solution(object):def findMedianSortedArrays(self, nums1, nums2)::type nums1: List[int]:type nums2: List[int]:rtype: floatdef getKthElement(k):index1, index2 0, 0while True:# 特殊情况if index1 m:return nums2[index2 k - 1]if index2 n:return nums1[index1 k - 1]if k 1:return min(nums1[index1], nums2[index2])# 正常情况newIndex1 min(index1 k // 2 - 1, m - 1) # 防止越界newIndex2 min(index2 k // 2 - 1, n - 1)pivot1, pivot2 nums1[newIndex1], nums2[newIndex2]if pivot1 pivot2:k - newIndex1 - index1 1index1 newIndex1 1else:k - newIndex2 - index2 1index2 newIndex2 1m, n len(nums1), len(nums2)totalLength m nif totalLength % 2 1:return getKthElement((totalLength 1) // 2)else:return (getKthElement(totalLength // 2) getKthElement(totalLength // 2 1)) / 2.
