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给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。
示例 1:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4
示例 2:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1
提示:
- 你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。
- n 将在 [1, 10000]之间。
- nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。
这道题目的前提是数组为有序数组,同时题目还强调数组中无重复元素,因为一旦有重复元素,使用二分查找法返回的元素下标可能不是唯一的,这些都是使用二分法的前提条件,当大家看到题目描述满足如上条件的时候,可要想一想是不是可以用二分法了。
二分查找涉及的很多的边界条件,逻辑比较简单,但就是写不好。例如到底是 while(left < right)
还是 while(left <= right)
,到底是right = middle
呢,还是要right = middle - 1
呢?
大家写二分法经常写乱,主要是因为对区间的定义没有想清楚,区间的定义就是不变量。要在二分查找的过程中,保持不变量,就是在while寻找中每一次边界的处理都要坚持根据区间的定义来操作,这就是循环不变量规则。
写二分法,区间的定义一般为两种,左闭右闭即[left, right],或者左闭右开即[left, right)。
下面我用这两种区间的定义分别讲解两种不同的二分写法。
第一种写法,我们定义 target 是在一个在左闭右闭的区间里,也就是[left, right] (这个很重要非常重要)。
区间的定义这就决定了二分法的代码应该如何写,因为定义target在[left, right]区间,所以有如下两点:
- while (left <= right) 要使用 <= ,因为left == right是有意义的,所以使用 <=
- if (nums[middle] > target) right 要赋值为 middle - 1,因为当前这个nums[middle]一定不是target,那么接下来要查找的左区间结束下标位置就是 middle - 1
例如在数组:1,2,3,4,7,9,10中查找元素2,如图所示:
代码如下:(详细注释)
// 版本一
class Solution {
public:
int search(vector<int>& nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.size() - 1; // 定义target在左闭右闭的区间里,[left, right]
while (left <= right) { // 当left==right,区间[left, right]依然有效,所以用 <=
int middle = left + ((right - left) / 2);// 防止溢出 等同于(left + right)/2
if (nums[middle] > target) {
right = middle - 1; // target 在左区间,所以[left, middle - 1]
} else if (nums[middle] < target) {
left = middle + 1; // target 在右区间,所以[middle + 1, right]
} else { // nums[middle] == target
return middle; // 数组中找到目标值,直接返回下标
}
}
// 未找到目标值
return -1;
}
};
如果说定义 target 是在一个在左闭右开的区间里,也就是[left, right) ,那么二分法的边界处理方式则截然不同。
有如下两点:
- while (left < right),这里使用 < ,因为left == right在区间[left, right)是没有意义的
- if (nums[middle] > target) right 更新为 middle,因为当前nums[middle]不等于target,去左区间继续寻找,而寻找区间是左闭右开区间,所以right更新为middle,即:下一个查询区间不会去比较nums[middle]
在数组:1,2,3,4,7,9,10中查找元素2,如图所示:(注意和方法一的区别)
代码如下:(详细注释)
// 版本二
class Solution {
public:
int search(vector<int>& nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.size(); // 定义target在左闭右开的区间里,即:[left, right)
while (left < right) { // 因为left == right的时候,在[left, right)是无效的空间,所以使用 <
int middle = left + ((right - left) >> 1);
if (nums[middle] > target) {
right = middle; // target 在左区间,在[left, middle)中
} else if (nums[middle] < target) {
left = middle + 1; // target 在右区间,在[middle + 1, right)中
} else { // nums[middle] == target
return middle; // 数组中找到目标值,直接返回下标
}
}
// 未找到目标值
return -1;
}
};
二分法是非常重要的基础算法,为什么很多同学对于二分法都是一看就会,一写就废?
其实主要就是对区间的定义没有理解清楚,在循环中没有始终坚持根据查找区间的定义来做边界处理。
区间的定义就是不变量,那么在循环中坚持根据查找区间的定义来做边界处理,就是循环不变量规则。
本篇根据两种常见的区间定义,给出了两种二分法的写法,每一个边界为什么这么处理,都根据区间的定义做了详细介绍。
相信看完本篇应该对二分法有更深刻的理解了。
- 35.搜索插入位置
- 34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
- 69.x 的平方根
- 367.有效的完全平方数
Java:
(版本一)左闭右闭区间
class Solution {
public int search(int[] nums, int target) {
// 避免当 target 小于nums[0] nums[nums.length - 1]时多次循环运算
if (target < nums[0] || target > nums[nums.length - 1]) {
return -1;
}
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid = left + ((right - left) >> 1);
if (nums[mid] == target)
return mid;
else if (nums[mid] < target)
left = mid + 1;
else if (nums[mid] > target)
right = mid - 1;
}
return -1;
}
}
(版本二)左闭右开区间
class Solution {
public int search(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length;
while (left < right) {
int mid = left + ((right - left) >> 1);
if (nums[mid] == target)
return mid;
else if (nums[mid] < target)
left = mid + 1;
else if (nums[mid] > target)
right = mid;
}
return -1;
}
}
Python:
(版本一)左闭右闭区间
class Solution:
def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
left, right = 0, len(nums) - 1
while left <= right:
middle = (left + right) // 2
if nums[middle] < target:
left = middle + 1
elif nums[middle] > target:
right = middle - 1
else:
return middle
return -1
(版本二)左闭右开区间
class Solution:
def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
left,right =0, len(nums)
while left < right:
mid = (left + right) // 2
if nums[mid] < target:
left = mid+1
elif nums[mid] > target:
right = mid
else:
return mid
return -1
Go:
(版本一)左闭右闭区间
func search(nums []int, target int) int {
high := len(nums)-1
low := 0
for low <= high {
mid := low + (high-low)/2
if nums[mid] == target {
return mid
} else if nums[mid] > target {
high = mid-1
} else {
low = mid+1
}
}
return -1
}
(版本二)左闭右开区间
func search(nums []int, target int) int {
high := len(nums)
low := 0
for low < high {
mid := low + (high-low)/2
if nums[mid] == target {
return mid
} else if nums[mid] > target {
high = mid
} else {
low = mid+1
}
}
return -1
}
JavaScript: (版本一)左闭右闭区间
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number}
*/
/**
var search = function(nums, target) {
let left = 0, right = nums.length - 1;
// 使用左闭右闭区间
while (left <= right) {
let mid = left + Math.floor((right - left)/2);
if (nums[mid] > target) {
right = mid - 1; // 去左面闭区间寻找
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1; // 去右面闭区间寻找
} else {
return mid;
}
}
return -1;
};
(版本二)左闭右开区间
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number}
*/
var search = function(nums, target) {
let left = 0, right = nums.length;
// 使用左闭右开区间 [left, right)
while (left < right) {
let mid = left + Math.floor((right - left)/2);
if (nums[mid] > target) {
right = mid; // 去左区间寻找
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1; // 去右区间寻找
} else {
return mid;
}
}
return -1;
};
Ruby:
# (版本一)左闭右闭区间
def search(nums, target)
left, right = 0, nums.length - 1
while left <= right # 由于定义target在一个在左闭右闭的区间里,因此极限情况下存在left==right
middle = (left + right) / 2
if nums[middle] > target
right = middle - 1
elsif nums[middle] < target
left = middle + 1
else
return middle # return兼具返回与跳出循环的作用
end
end
-1
end
# (版本二)左闭右开区间
def search(nums, target)
left, right = 0, nums.length
while left < right # 由于定义target在一个在左闭右开的区间里,因此极限情况下right=left+1
middle = (left + right) / 2
if nums[middle] > target
right = middle
elsif nums[middle] < target
left = middle + 1
else
return middle
end
end
-1
end
Swift:
// (版本一)左闭右闭区间
func search(nums: [Int], target: Int) -> Int {
// 1. 先定义区间。这里的区间是[left, right]
var left = 0
var right = nums.count - 1
while left <= right {// 因为taeget是在[left, right]中,包括两个边界值,所以这里的left == right是有意义的
// 2. 计算区间中间的下标(如果left、right都比较大的情况下,left + right就有可能会溢出)
// let middle = (left + right) / 2
// 防溢出:
let middle = left + (right - left) / 2
// 3. 判断
if target < nums[middle] {
// 当目标在区间左侧,就需要更新右边的边界值,新区间为[left, middle - 1]
right = middle - 1
} else if target > nums[middle] {
// 当目标在区间右侧,就需要更新左边的边界值,新区间为[middle + 1, right]
left = middle + 1
} else {
// 当目标就是在中间,则返回中间值的下标
return middle
}
}
// 如果找不到目标,则返回-1
return -1
}
// (版本二)左闭右开区间
func search(nums: [Int], target: Int) -> Int {
var left = 0
var right = nums.count
while left < right {
let middle = left + ((right - left) >> 1)
if target < nums[middle] {
right = middle
} else if target > nums[middle] {
left = middle + 1
} else {
return middle
}
}
return -1
}
Rust:
# (版本一)左闭右闭区间
impl Solution {
pub fn search(nums: Vec<i32>, target: i32) -> i32 {
let mut left:usize = 0;
let mut right:usize = nums.len() - 1;
while left as i32 <= right as i32{
let mid = (left + right) / 2;
if nums[mid] < target {
left = mid + 1;
} else if nums[mid] > target {
right = mid - 1;
} else {
return mid as i32;
}
}
-1
}
}
# (版本二)左闭右开区间
impl Solution {
pub fn search(nums: Vec<i32>, target: i32) -> i32 {
let mut left:usize = 0;
let mut right:usize = nums.len();
while left < right {
let mid = (left + right) / 2;
if nums[mid] < target {
left = mid + 1;
} else if nums[mid] > target {
right = mid;
} else {
return mid as i32;
}
}
-1
}
}
C:
int search(int* nums, int numsSize, int target){
int left = 0;
int right = numsSize-1;
int middle = 0;
//若left小于等于right,说明区间中元素不为0
while(left<=right) {
//更新查找下标middle的值
middle = (left+right)/2;
//此时target可能会在[left,middle-1]区间中
if(nums[middle] > target) {
right = middle-1;
}
//此时target可能会在[middle+1,right]区间中
else if(nums[middle] < target) {
left = middle+1;
}
//当前下标元素等于target值时,返回middle
else if(nums[middle] == target){
return middle;
}
}
//若未找到target元素,返回-1
return -1;
}
PHP:
// 左闭右闭区间
class Solution {
/**
* @param Integer[] $nums
* @param Integer $target
* @return Integer
*/
function search($nums, $target) {
if (count($nums) == 0) {
return -1;
}
$left = 0;
$right = count($nums) - 1;
while ($left <= $right) {
$mid = floor(($left + $right) / 2);
if ($nums[$mid] == $target) {
return $mid;
}
if ($nums[$mid] > $target) {
$right = $mid - 1;
}
else {
$left = $mid + 1;
}
}
return -1;
}
}