题目描述(中等难度)

开始的时候想复杂了,其实就是一个排序好的数组,把前边的若干的个数,一起移动到末尾就行了。然后在 log (n) 下找到给定数字的下标。

总的来说,log(n),我们肯定得用二分的方法了。

解法一

参考这里-Binary-search-solution)首先我们想一下变化前,正常的升序。我们怎么找给定的数字。

我们每次只关心中间位置的值(这一点很重要),也就是上图 3 位置的数值,如果 target 小于 3 位置的值,我们就把 3 4 5 6 抛弃。然后看新的中间的位置,也就是 1 位置的数值。 3 位置, 1 位置的值是多少呢?我们有一个数组。

33. Search in Rotated Sorted Array - 图1

3 位置的值,刚好就是数组下标为 3 的值,1 位置的值刚好就是下标为 1 的值。

那么如果,按题目要求的,变化后,3 位置 和 1 位置的值怎么求呢? 此时我们的数组变成下边这样,我们依旧把值从小到大排列。

此时 3 位置的数值对应为数组下标是 0 的值,1 位置的值对应数组下标是 5 的值。任意位置的对应规则是什么呢?0 -> 4, 1 - > 5,4 ->1,就是就是 (位置 + 偏移 )% 数组的长度。这里就是加上 4 模 7。

问题转换为怎么去求出这个偏移。

我们只要知道任意一个位置对应的数组下标就可以了,为了方便我们可以求位置为 0 的值对应的下标(数组中最小的数对应的下标),0 位置对应的下标就是我们要求的偏移了(0 + 偏移 = 数组下标)。这里 nums = [ 4, 5, 6, 7, 0, 1, 2] ,我们就需要去求数值 0 的下标。

求最小值的下标,因为题目要求时间复杂度是 O(log ( n )),所以我们必须采取二分的方法去找,二分的方法就要保证每次比较后,去掉一半的元素。这里我们去比较中点和端点值的情况,那么是根据中点和起点比较,还是中点和终点比较呢?我们来分析下。

  • mid 和 start 比较

    mid > start : 最小值在左半部分。

    33. Search in Rotated Sorted Array - 图2

    mid < start: 最小值在左半部分。

    无论大于小于,最小值都在左半部分,所以 mid 和 start 比较是不可取的。

但这样会有一个问题的,对于下边的例子,就会遇到死循环了。

33. Search in Rotated Sorted Array - 图3

问题出在,当数组剩偶数长度的时候,mid = (start + end)/ 2,mid 取的是左端点。上图的例子, mid > end, 更新 start = mid,start 位置并不会变化。那么下一次 mid 的值也不会变,就死循环了。所以,我们要更新 start = mid + 1。

综上,找最小值的下标的代码就出来了,同时,由于我们找的是位置 0 对应的下标,所以偏移就是最小值的下标。

当然,我们是找最小值对应的下标,然后求出了偏移。我们也可以找最大值的对应的下标,分析思路和之前是一样的,主要还是要注意一下边界的情况,然后就可以求出偏移。

有了偏移,我们就可以愉快的找目标值的数组下标了。

时间复杂度:O(log(n))。

空间复杂度:O(1)。

解法二

参考,题目中的数组,其实是两段有序的数组。例如

[ 4 5 6 7 1 2 3 ] ,[ 4 5 6 7 ] 和 [ 1 2 3 ] 两段有序。

而对于 [ 1 2 3 4] 这种,可以看做 [ 1 2 3 4 ] 和 [ ] 特殊的两段有序。

而对于我们要找的 target , target 不在的那一段,所有数字可以看做无穷大,这样整个数组就可以看做有序的了,可以用正常的二分法去找 target 了,例如

[ 4 5 6 7 1 2 3] ,如果 target = 5,那么数组可以看做 [ 4 5 6 7 inf inf inf ]。

[ 4 5 6 7 1 2 3] ,如果 target = 2,那么数组可以看做 [ -inf -inf - inf -inf 1 2 3]。

和解法一一样,我们每次只关心 mid 的值,所以 mid 要么就是 nums [ mid ],要么就是 inf 或者 -inf。

当 nums [ mid ] 和 target 在同一段里边。

  • 怎么判断 nums [ mid ] 和 target 在同一段?

    把 nums [ mid ] 和 target 同时与 nums [ 0 ] 比较,如果它俩都大于 nums [ 0 ] 或者都小于 nums [ 0 ],那么就代表它俩在同一段。例如

    [ 4 5 6 7 1 2 3],如果 target = 5,此时数组看做 [ 4 5 6 7 inf inf inf ]。nums [ mid ] = 7,target > nums [ 0 ],nums [ mid ] > nums [ 0 ],所以它们在同一段 nums [ mid ] = 7,不用变化。

  • 怎么判断 nums [ mid ] 和 target 不在同一段?

    把 nums [ mid ] 和 target 同时与 nums [ 0 ] 比较,如果它俩一个大于 nums [ 0 ] 一个小于 nums [ 0 ],那么就代表它俩不在同一段。例如

    [ 4 5 6 7 1 2 3],如果 target = 2,此时数组看做 [ - inf - inf - inf - inf 1 2 3]。nums [ mid ] = 7,target < nums [ 0 ],nums [ mid ] > nums [ 0 ],一个大于,一个小于,所以它们不在同一段 nums [ mid ] = - inf,变成了负无穷大。

看下代码吧

时间复杂度:O(log(n))。

空间复杂度:O(1)。

解法三

参考这里,算法基于一个事实,数组从任意位置劈开后,至少有一半是有序的,什么意思呢?

比如 [ 4 5 6 7 1 2 3] ,从 7 劈开,左边是 [ 4 5 6 7] 右边是 [ 7 1 2 3],左边是有序的。

基于这个事实。

我们可以先找到哪一段是有序的 (只要判断端点即可),然后看 target 在不在这一段里,如果在,那么就把另一半丢弃。如果不在,那么就把这一段丢弃。

时间复杂度:O(log(n))。

空间复杂度:O(1)。

三种解法是从不同的思路去理解题意,但本质上都是找到丢弃一半的规则,从而达到 log (n) 的时间复杂度,对二分查找的本质的理解更加深刻了。

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