暑期算法训练.5

发布于:2025-07-22 ⋅ 阅读:(17) ⋅ 点赞:(0)

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20. 力扣 34.在排序数组中查找元素的第一个位置和最后一个位置

20.1 题目解析:

20.2 算法思路:

20.3 代码演示:

​编辑

20.4 总结反思:

21.力扣 69.x的平方根 

21.1 题目解析:

21.2 算法思路:

21.3 代码演示:

21.4 总结反思:

22. 力扣 35.搜索插入位置

22.1 题目解析:

22.2 算法思路:

22.3 代码演示:

​编辑

22.4 总结反思:

23 力扣. 852 山脉数组的封顶索引

23.1 题目解析:

23.2 算法思路:

23.3 代码演示:

23.4 总结反思:

24.力扣 162 寻找峰值:

24.1 题目解析:

​编辑 

24.2 算法思路:

24.3 代码演示:

24.4 总结反思:

25.力扣 LCR 173 点名

25.1 题目解析:

25.2 算法思路:

25.3 代码演示:

​编辑

25.4 总结反思:

26 力扣 153.寻找旋转排序数组中的最小值

26.1 题目解析:

26.2 算法思路:

26.3 代码演示:

​编辑

26.4 总结反思:

 

 

 

 

 


20. 力扣 34.在排序数组中查找元素的第一个位置和最后一个位置

20.1 题目解析:

题目很好理解,就是让你找出目标值的开始以及结束的位置。不过这道题目要注意处理一下,空数组以及没有结果的情况。

20.2 算法思路:

1.解法一就是暴力解法,就是遍历一遍数组,然后找出区间即可。这个的时间复杂度肯定是O(N)

2.解法二是咱们今天重点讲解的,就是用二分算法去解决这道题目。咱们直到,要想用二分算法,得先关注一下这道题目,得具有二段性才可以使用二分算法。 升不升序倒是无所谓。因为你只要发现了规律,均可以使用二分算法。

【1】求区间左端点

 

【2】求区间右端点

总结一下就是:

 

好了,这个题目的算法思路可算是写明白了。

20.3 代码演示:

vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
    if (nums.size() == 0)  return { -1,-1 };//处理一下数组为空的情况
    int begin = 0;
    int left = 0; int right = nums.size() - 1;
    while (left < right)
    {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] < target) left = mid + 1;
        else right = mid;
    }
    //判断一下是否有结果,因为出了while循环后,left==right
    if (nums[left] != target) return { -1,-1 };
    else begin = left;//这里写begin的目的仅仅是为了将left给存起来
    left = 0; right = nums.size() - 1;//其实,left直接从左端点开始就可以了
    while (left < right)
    {
        int mid = left + (right - left + 1) / 2;
        if (nums[mid] <= target) left = mid;
        else right = mid - 1;
    }
    return { begin,right };//此时不需要判断是否有结果,因为只要有左端点,那么就一定有结果
}
int main()
{
    vector<int> nums = { 5,7,7,8,8,10 };
    int target = 8;
    vector<int> outcome = searchRange(nums, target);
    for (auto& e : outcome)
    {
        cout << e << "";
    }
    cout << endl;
    return 0;
}

20.4 总结反思:

咱们来总结一下这类二分的模板:

 

不用死记硬背,只需要记住一点:就是若是下面出现了-1,那么上面mid给它加上1就可以了。

记住了求中点的方式,就可以推导出其他的了。

21.力扣 69.x的平方根 

21.1 题目解析:

21.2 算法思路:

暴力解法很简单,就是遍历一边【0,x】内的数字i,若 i*i=x,直接返回x。若是i*i>x,则返回上一个数即可。

下面看解法二:

注意:寻找区间左端点,即找到大于等于目标值,说明右边还有满足条件的目标值(第一个满足条件的元素)。

寻找区间右端点:即找到小于等于目标值,说明右边不可能还有满足条件的目标值。(最后一个满足条件的元素)

所以说,为什么说这个寻找左端点是: <       >=.原理上将等于归于右边,是因为若mid位于两个相等的值中间,此时不是最终结果。但你也可以想成,就是找左端点,右边肯定还有值。所以找右端点:左边还有值,就是<=       >

所以本题是寻找k*k<=x,寻找右端点模板。

21.3 代码演示:

int mySqrt(int x) {
    if (x < 1)  return 0;//处理边界情况
    int left = 0;
    long long right = x;
    while (left < right)
    {
        long long mid = left + (right - left + 1) / 2;//long long 防止溢出
        if (mid * mid <= x)  left = mid;
        else right = mid - 1;
    }
    return left;
}
int main()
{
    int x = 4;
    cout << mySqrt(x) << endl;
    return 0;
}

21.4 总结反思:

这个起始也就是一种二分算法的模板而已。

22. 力扣 35.搜索插入位置

22.1 题目解析:

注意关键句子:有序数组找到一个值。

22.2 算法思路:

1.找到了:直接返回下标即可。

2.若是没找到,就第一次出现了比目标值大的那个数(那个数大于等于目标值target)。或者数组末尾。

这个mid(x)其实就是“那个数”,然后再继续进行判断即可。

22.3 代码演示:

int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
    int left = 0; int right = nums.size() - 1;
    while (left < right)
    {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] < target)  left = mid + 1;
        else right = mid;
    }
    if (nums[left] < target) return left + 1;//处理一下边界的情况,就是插入到数组末尾
    return left;
}
int main()
{
    vector<int> nums = { 1,3,5,6 };
    int target = 5;
    cout << searchInsert(nums, target) << endl;
    return 0;
}

22.4 总结反思:

这道题目是用到了求左端点的模板。要注意分清楚,还是挺好抓住的。

23 力扣. 852 山脉数组的封顶索引

23.1 题目解析:

就是让你找出山顶的索引。

23.2 算法思路:

就是找出最大的值呗。

1.暴力解法也好办,即使先遍历一遍数组,直至找到后一个数字比前一个数字小为止。返回那个数字的下标就可以了。

2.解法二就是二分查找算法:

那么这个时候:1.arr[mid]>arr[mid-1](说明要到右区间去找),left=mid

                          2.arr[mid]<arr[mid-1](说明要到左区间去找),即right=mid-1

mid位置呈现上升:那么接下来要在[mid+1,right]区间内搜索山峰。

mid位置呈现下降趋势,在[left,mid-1]区间内搜索山峰。

mid位置就是山峰,那么直接返回即可。

23.3 代码演示:

int peakIndexInMountainArray(vector<int>& arr) {
    int left = 0; int right = arr.size();
    while (left < right)
    {
        int mid = left + (right - left + 1) / 2;
        if (arr[mid] > arr[mid - 1])  left = mid;
        else right = mid - 1;
    }
    return left;
}
int main()
{
    vector<int> arr = { 0,1,0 };
    cout << peakIndexInMountainArray(arr) << endl;
    return 0;
}

23.4 总结反思:

这道题目就不可以傻乎乎的再硬用了,需要分析一下为什么使用二分算法了。

24.力扣 162 寻找峰值:

24.1 题目解析:

 

上一道题目是只有一个峰,但这个是有好多个峰,但是只返回任意一个峰即可。

并且题目中要求左,右,都可以是无穷小。

24.2 算法思路:

暴力解法:就是从第一个位置开始,一直向后走,分情况讨论:

 

1.一开始就下降。2,上升着突然就下降了。3  一直向上走到最后一个位置。

2.二分算法:

 

这个mid应该就是随机选取的地方,然后再由这个分析规律(一开始,mid可能不等于你要求的那个值,只要是一个随机的值,但是循环完了,之后呢?left=right,此时的mid即为所求的值了。)

且上面所说的模板,若你right=mid-1,看到了减去一,那么在前面加上一就可以了。 

24.3 代码演示:

 

int findPeakElement(vector<int>& nums) {
    int left = 0; int right = nums.size() - 1;
    while (left < right)
    {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] > nums[mid + 1]) right = mid;
        else left = mid + 1;
    }
    return left;
}

int main()
{
    vector<int> nums = { 1,2,3,1 };
    cout << findPeakElement(nums) << endl;
    return 0;
}

24.4 总结反思:

这道题目也是考你灵活的运用二分模板。

25.力扣 LCR 173 点名

25.1 题目解析:

 这道题目就是让你找出缺失的数字

25.2 算法思路:

其实这道题目解法有很多,但是咱们今天在这里只讲二分算法:

这个3就是区间的左端点。

1.左区间:若nums[mid]==mid,则left=mid+1;

2.右区间:nums[mid]!=mid,则right=mid

细节问题:边界:[0 ,1 ,2 ,3 ] 那么它缺的就是4.但是二分算法寻找的是右区间。但是这里没有右区间。所以,若最后一个值与下标值相同,则为完全递增数组,则返回left+1即可。

25.3 代码演示:

//点名
int takeAttendance(vector<int>& records) {
    int left = 0; int right = records.size() - 1;
    while (left < right)
    {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (records[mid] == mid)  left = mid + 1;
        else right = mid;
    }
    if (left == records[left]) return left + 1;
    else return left;
}
int main()
{
    vector<int> records = { 0,1,2,3,5 };
    cout << takeAttendance(records) << endl;
    return 0;
}

25.4 总结反思:

这道题目也是一道令人有想法的二分算法。 

26 力扣 153.寻找旋转排序数组中的最小值

26.1 题目解析:

这道题目是我做的二分算法题目里面最不好理解的,也是最不好想的。题目很简单。咱们接下来看怎么做

26.2 算法思路:

咱们只讲二分算法:

 

好,这个是以D点为参照点。那么以A点为参照点呢?

26.3 代码演示:

以D点为参照点:

//寻找旋转排序数组中的最小值
//以D点为参照点
int findMin(vector<int>& nums)
{
    int left = 0, right = nums.size() - 1;
    int x = nums[right]; // 标记⼀下最后⼀个位置的值(D点)

    while (left < right)
    {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] > x) left = mid + 1;
        else right = mid;
    }
    return nums[left];
}
int main()
{
    vector<int> nums1 = { 4,5,6,7,0,1,2 };
    vector<int> nums2 = { 3,4,5,1,2 };
    vector<int> nums3 = { 11,13,15,17 };

    cout << "nums1的最小值: " << findMin(nums1) << endl; // 输出0
    cout << "nums2的最小值: " << findMin(nums2) << endl; // 输出1
    cout << "nums3的最小值: " << findMin(nums3) << endl; // 输出11
    return 0;
}

以A点为参照点:

//以A点为参照点
int findMin(vector<int>& nums) {
    int left = 0;                  // A点,左边界
    int right = nums.size() - 1;

    // 数组未旋转的情况(完全升序)
    if (nums[left] <= nums[right]) {
        return nums[left];
    }

    // 二分查找
    while (left < right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;

        // 中间元素大于左边界元素,说明左半部分有序,最小元素在右半部分
        if (nums[mid] > nums[left]) {
            left = mid;
        }
        // 中间元素小于左边界元素,说明最小元素在左半部分(包括mid)
        else {
            right = mid;
        }
    }

    // 循环结束时left == right,此时下一个元素即为最小值
    return nums[left + 1];
}
int main()
{
    vector<int> nums1 = { 4,5,6,7,0,1,2 };
    vector<int> nums2 = { 3,4,5,1,2 };
    vector<int> nums3 = { 11,13,15,17 };

    cout << "nums1的最小值: " << findMin(nums1) << endl; // 输出0
    cout << "nums2的最小值: " << findMin(nums2) << endl; // 输出1
    cout << "nums3的最小值: " << findMin(nums3) << endl; // 输出11
    return 0;
}

26.4 总结反思:

这道题目是今天最抽象的题目,大脚要好好的理解才可以。

本篇完...................... 

 

 

 

 

 

 

 


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