* [1. 求开方](#1-求开方) * [2. 大于给定元素的最小元素](#2-大于给定元素的最小元素) * [3. 有序数组的 Single Element](#3-有序数组的-single-element) * [4. 第一个错误的版本](#4-第一个错误的版本) * [5. 旋转数组的最小数字](#5-旋转数组的最小数字) * [6. 查找区间](#6-查找区间) **正常实现** ```text Input : [1,2,3,4,5] key : 3 return the index : 2 ``` ```java public int binarySearch(int[] nums, int key) { int l = 0, h = nums.length - 1; while (l <= h) { int m = l + (h - l) / 2; if (nums[m] == key) { return m; } else if (nums[m] > key) { h = m - 1; } else { l = m + 1; } } return -1; } ``` **时间复杂度** 二分查找也称为折半查找,每次都能将查找区间减半,这种折半特性的算法时间复杂度为 O(logN)。 **m 计算** 有两种计算中值 m 的方式: - m = (l + h) / 2 - m = l + (h - l) / 2 l + h 可能出现加法溢出,也就是说加法的结果大于整型能够表示的范围。但是 l 和 h 都为正数,因此 h - l 不会出现加法溢出问题。所以,最好使用第二种计算法方法。 **未成功查找的返回值** 循环退出时如果仍然没有查找到 key,那么表示查找失败。可以有两种返回值: - -1:以一个错误码表示没有查找到 key - l:将 key 插入到 nums 中的正确位置 **变种** 二分查找可以有很多变种,实现变种要注意边界值的判断。例如在一个有重复元素的数组中查找 key 的最左位置的实现如下: ```java public int binarySearch(int[] nums, int key) { int l = 0, h = nums.length; while (l < h) { int m = l + (h - l) / 2; if (nums[m] >= key) { h = m; } else { l = m + 1; } } return l; } ``` 该实现和正常实现有以下不同: - h 的赋值表达式为 h = m - 循环条件为 l < h - 最后返回 l 而不是 -1 在 nums[m] >= key 的情况下,可以推导出最左 key 位于 [l, m] 区间中,这是一个闭区间。h 的赋值表达式为 h = m,因为 m 位置也可能是解。 在 h 的赋值表达式为 h = m 的情况下,如果循环条件为 l <= h,那么会出现循环无法退出的情况,因此循环条件只能是 l < h。以下演示了循环条件为 l <= h 时循环无法退出的情况: ```text nums = {0, 1, 2}, key = 1 l m h 0 1 2 nums[m] >= key 0 0 1 nums[m] < key 1 1 1 nums[m] >= key 1 1 1 nums[m] >= key ... ``` 当循环体退出时,不表示没有查找到 key,因此最后返回的结果不应该为 -1。为了验证有没有查找到,需要在调用端判断一下返回位置上的值和 key 是否相等。 # 1. 求开方 69\. Sqrt(x) (Easy) [Leetcode](https://leetcode.com/problems/sqrtx/description/) / [力扣](https://leetcode-cn.com/problems/sqrtx/description/) ```html Input: 4 Output: 2 Input: 8 Output: 2 Explanation: The square root of 8 is 2.82842..., and since we want to return an integer, the decimal part will be truncated. ``` 一个数 x 的开方 sqrt 一定在 0 \~ x 之间,并且满足 sqrt == x / sqrt。可以利用二分查找在 0 \~ x 之间查找 sqrt。 对于 x = 8,它的开方是 2.82842...,最后应该返回 2 而不是 3。在循环条件为 l <= h 并且循环退出时,h 总是比 l 小 1,也就是说 h = 2,l = 3,因此最后的返回值应该为 h 而不是 l。 ```java public int mySqrt(int x) { if (x <= 1) { return x; } int l = 1, h = x; while (l <= h) { int mid = l + (h - l) / 2; int sqrt = x / mid; if (sqrt == mid) { return mid; } else if (mid > sqrt) { h = mid - 1; } else { l = mid + 1; } } return h; } ``` # 2. 大于给定元素的最小元素 744\. Find Smallest Letter Greater Than Target (Easy) [Leetcode](https://leetcode.com/problems/find-smallest-letter-greater-than-target/description/) / [力扣](https://leetcode-cn.com/problems/find-smallest-letter-greater-than-target/description/) ```html Input: letters = ["c", "f", "j"] target = "d" Output: "f" Input: letters = ["c", "f", "j"] target = "k" Output: "c" ``` 题目描述:给定一个有序的字符数组 letters 和一个字符 target,要求找出 letters 中大于 target 的最小字符,如果找不到就返回第 1 个字符。 ```java public char nextGreatestLetter(char[] letters, char target) { int n = letters.length; int l = 0, h = n - 1; while (l <= h) { int m = l + (h - l) / 2; if (letters[m] <= target) { l = m + 1; } else { h = m - 1; } } return l < n ? letters[l] : letters[0]; } ``` # 3. 有序数组的 Single Element 540\. Single Element in a Sorted Array (Medium) [Leetcode](https://leetcode.com/problems/single-element-in-a-sorted-array/description/) / [力扣](https://leetcode-cn.com/problems/single-element-in-a-sorted-array/description/) ```html Input: [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 8, 8] Output: 2 ``` 题目描述:一个有序数组只有一个数不出现两次,找出这个数。 要求以 O(logN) 时间复杂度进行求解,因此不能遍历数组并进行异或操作来求解,这么做的时间复杂度为 O(N)。 令 index 为 Single Element 在数组中的位置。在 index 之后,数组中原来存在的成对状态被改变。如果 m 为偶数,并且 m + 1 < index,那么 nums[m] == nums[m + 1];m + 1 >= index,那么 nums[m] != nums[m + 1]。 从上面的规律可以知道,如果 nums[m] == nums[m + 1],那么 index 所在的数组位置为 [m + 2, h],此时令 l = m + 2;如果 nums[m] != nums[m + 1],那么 index 所在的数组位置为 [l, m],此时令 h = m。 因为 h 的赋值表达式为 h = m,那么循环条件也就只能使用 l < h 这种形式。 ```java public int singleNonDuplicate(int[] nums) { int l = 0, h = nums.length - 1; while (l < h) { int m = l + (h - l) / 2; if (m % 2 == 1) { m--; // 保证 l/h/m 都在偶数位,使得查找区间大小一直都是奇数 } if (nums[m] == nums[m + 1]) { l = m + 2; } else { h = m; } } return nums[l]; } ``` # 4. 第一个错误的版本 278\. First Bad Version (Easy) [Leetcode](https://leetcode.com/problems/first-bad-version/description/) / [力扣](https://leetcode-cn.com/problems/first-bad-version/description/) 题目描述:给定一个元素 n 代表有 [1, 2, ..., n] 版本,在第 x 位置开始出现错误版本,导致后面的版本都错误。可以调用 isBadVersion(int x) 知道某个版本是否错误,要求找到第一个错误的版本。 如果第 m 个版本出错,则表示第一个错误的版本在 [l, m] 之间,令 h = m;否则第一个错误的版本在 [m + 1, h] 之间,令 l = m + 1。 因为 h 的赋值表达式为 h = m,因此循环条件为 l < h。 ```java public int firstBadVersion(int n) { int l = 1, h = n; while (l < h) { int mid = l + (h - l) / 2; if (isBadVersion(mid)) { h = mid; } else { l = mid + 1; } } return l; } ``` # 5. 旋转数组的最小数字 153\. Find Minimum in Rotated Sorted Array (Medium) [Leetcode](https://leetcode.com/problems/find-minimum-in-rotated-sorted-array/description/) / [力扣](https://leetcode-cn.com/problems/find-minimum-in-rotated-sorted-array/description/) ```html Input: [3,4,5,1,2], Output: 1 ``` ```java public int findMin(int[] nums) { int l = 0, h = nums.length - 1; while (l < h) { int m = l + (h - l) / 2; if (nums[m] <= nums[h]) { h = m; } else { l = m + 1; } } return nums[l]; } ``` # 6. 查找区间 34\. Find First and Last Position of Element in Sorted Array [Leetcode](https://leetcode.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array/) / [力扣](https://leetcode-cn.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array/) ```html Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 Output: [3,4] Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6 Output: [-1,-1] ``` 题目描述:给定一个有序数组 nums 和一个目标 target,要求找到 target 在 nums 中的第一个位置和最后一个位置。 可以用二分查找找出第一个位置和最后一个位置,但是寻找的方法有所不同,需要实现两个二分查找。我们将寻找 target 最后一个位置,转换成寻找 target+1 第一个位置,再往前移动一个位置。这样我们只需要实现一个二分查找代码即可。 ```java public int[] searchRange(int[] nums, int target) { int first = findFirst(nums, target); int last = findFirst(nums, target + 1) - 1; if (first == nums.length || nums[first] != target) { return new int[]{-1, -1}; } else { return new int[]{first, Math.max(first, last)}; } } private int findFirst(int[] nums, int target) { int l = 0, h = nums.length; // 注意 h 的初始值 while (l < h) { int m = l + (h - l) / 2; if (nums[m] >= target) { h = m; } else { l = m + 1; } } return l; } ``` 在寻找第一个位置的二分查找代码中,需要注意 h 的取值为 nums.length,而不是 nums.length - 1。先看以下示例: ``` nums = [2,2], target = 2 ``` 如果 h 的取值为 nums.length - 1,那么 last = findFirst(nums, target + 1) - 1 = 1 - 1 = 0。这是因为 findLeft 只会返回 [0, nums.length - 1] 范围的值,对于 findFirst([2,2], 3) ,我们希望返回 3 插入 nums 中的位置,也就是数组最后一个位置再往后一个位置,即 nums.length。所以我们需要将 h 取值为 nums.length,从而使得 findFirst返回的区间更大,能够覆盖 target 大于 nums 最后一个元素的情况。