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LeetCode 33. 搜索旋转排序数组 | Python
33. 搜索旋转排序数组
题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/search-in-rotated-sorted-array/
题目
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] )。
搜索一个给定的目标值,如果数组中存在这个目标值,则返回它的索引,否则返回 -1 。
你可以假设数组中不存在重复的元素。
你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。
示例 1:
输入: nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0
输出: 4
示例 2:
输入: nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3
输出: -1
解题思路
思路:二分查找
题目中,要求算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别,在这里,其实提示可以使用二分查找的方法。
有个地方需要注意的是,二分查找,要求的是列表的元素必须是有序的。在这里,虽然原始数组是按照升序排序的,但数组在某个未知的点进行旋转之后,列表只有局部才是有序的。
但其实这里并不会冲突,因为将经过旋转的列表分割成两部分时,一定有一个部分是有序的。
直接以上面的示例 1 为例,[4, 5, 6, 7, 0, 1, 2]
,如果将数组分割成 [4, 5, 6]
和 [7, 0, 1, 2]
,那么前面 [4, 5, 6]
这部分是有序的。这在其他符合这些条件的数组一样是成立的。
上面提到数组分为两部分,那么可以考虑从在中点的位置进行划分,将原数组划分为 [left, mid]
和 [mid + 1, right]
两部分。
当将旋转后的数组分成上述两部分时,现在要考虑的就是 target 值,会落在哪个区间?当 target 值落在有序那部分的区间中,这个比较好理解,这个时候上下边界是确定的,题目中也说明【可以假设数组中不存在重复的元素。】,那么有且只有一个元素与之匹配。
现在具体分析判断 target 会落在哪个区间:
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如果
[left, mid - 1]
这部分是有序的,且 target 落在[nums[left], nums[mid])
这个区间,那么就可以将搜索的范围缩小到[left, mid - 1]
,否则的话,将在[mid + 1, right]
这个区间中进行搜索; -
如果
[mid, right]
这部分是有序的,且 target 落在(nums[mid+1], nums[right]]
,那么就在[mid + 1, right]
这个区间进行搜索,否则在[left, mid - 1]
这个区间进行搜索。
下面是具体的代码实现。
代码实现
class Solution:
def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
# nums 为空时,直接返回 -1
if not nums:
return -1
# 初始左右边界
left, right = 0, len(nums) - 1
# 判断哪部分区间是有序的
# 判断 target 会落在哪个区间
while left <= right:
# 数组划分为两部分
mid = (left + right) // 2
# 如果目标值与划分区间的元素相等时,直接返回
if nums[mid] == target:
return mid
# 判断区间是否有序
# 这里表示 [left, mid - 1] 是有序的
if nums[0] <= nums[mid]:
# target 落在 [left, mid - 1] 这个区间
if nums[0] <= target < nums[mid]:
# 重新划分右边界
right = mid - 1
# target 落在 [mid + 1, right] 这个区间
else:
# 重新划分左边界
left = mid + 1
# nums[0] > nums[mid] 时,表示 [mid + 1, right] 有序
else:
# target 落在 [mid + 1, right] 时
if nums[mid] < target <= nums[right]:
# 重新划分左边界
left = mid + 1
else:
# target 落在 [left, mid - 1] 这个区间
# 重新划分左边界
right = mid - 1
return -1
实现结果
以上就是使用二分查找的思想,解决《33. 搜索旋转排序数组》问题的主要内容。