本文主要是介绍hot100 -- 二分查找，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
前言
🎂搜索插入位置
🌼搜索二维矩阵
🌼排序数组元素第一和最后一个位置
🌼旋转排序数组
💪旋转排序数组中的最小值
💪两个正序数组的中位数
前言
二分算法学习_时间超限ac:0%-CSDN博客
🎂搜索插入位置
35. 搜索插入位置 - 力扣（LeetCode）
直接套博客里的万能模板不太行，万能模板只能处理下取整死循环的问题，但是本题：
目标值 target 不一定在数组里
class Solution {
public:int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {int l = 0, r = nums.size() - 1;while (l <= r) {int m = (l + r) >> 1;if (target > nums[m])l = m + 1;else if (target < nums[m])r = m - 1;else {l = m;break;}}// 因为 l<=r 退出循环后, r 必然位于插入位置return l;}
};🌼搜索二维矩阵
74. 搜索二维矩阵 - 力扣（LeetCode）
1）别混淆 mid 和 m，此处 m 是 m 行，mid 才是中间值
2）对第 3 种情况，target == matrix[][]，进行处理
class Solution {
public:bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) {int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();int l = 0, r = m*n - 1; // 二维转一维while (l < r) {int mid = (l + r + 1) >> 1;if (target > matrix[mid/n][mid%n]) // 一维转二维l = mid;else if (target < matrix[mid/n][mid%n])r = mid - 1;else {l = mid;break;}}return matrix[l/n][l%n] == target;}
};🌼排序数组元素第一和最后一个位置
34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣（LeetCode）
1）利用 while (l <= r) { ... l = m + 1 ... r = m - 1 }; 左闭右闭区间
退出循环时，l 的位置就是 >= target 的最小的数
r == l - 1
2）只需求出第一个位置，即可取巧得到最后一个位置，现在有二分函数 lowerbound(nums, target) 得到第一个位置，最后一个位置即 lowerbound(nums, target + 1) - 1
3）奇数个元素，m = (l + r) / 2，取到中间的元素；偶数个元素，因为整数默认下取整，会取中间两个元素左边那个
坑：
1）不要用 >> 1，要用 / 2，不知道力扣是不是不支持位移运算符（>> 1 会超出时间限制）
2）如果想要从 r = m - 1 开始，那么最后应该 return r; r 此时位于最后一个位置（详情看代码 2）（用例1模拟一下）
代码 1
class Solution {
public:// >= target 的最小的数的位置int lowerbound(vector<int>& nums, int target) {int l = 0, r = nums.size() - 1;while (l <= r) {int m = l + (r - l) / 2;if (target > nums[m])l = m + 1;elser = m - 1;}return l; // 第一个位置}vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {int start = lowerbound(nums, target);if (start >= nums.size() || nums[start] != target)return {-1, -1};int end = lowerbound(nums, target + 1) - 1;return {start, end};}
};
代码 2
class Solution {
public:// >= target 的最小的数的位置int lowerbound(vector<int>& nums, int target) {int l = 0, r = nums.size() - 1;while (l <= r) {int m = l + (r - l) / 2;if (target < nums[m])r = m - 1;elsel = m + 1;}return r; // 最后一个位置}vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {int end = lowerbound(nums, target);if (end < 0 || nums[end] != target)return {-1, -1};int start = lowerbound(nums, target - 1) + 1;return {start, end};}
};
🌼旋转排序数组
33. 搜索旋转排序数组 - 力扣（LeetCode）
1）二分时，套 while (l <= r) 的模板，mid 位于中间 OR 中间偏左位置
此时，[l, mid] OR [mid + 1, r]，至少一个区间是有序的，所以对左右区间的有序分类讨论
class Solution {
public:int search(vector<int>& nums, int target) {int n = nums.size();int l = 0, r = n - 1;// 二分找到 k 的位置while (l <= r) {int mid = (l + r) / 2;// target 位于 midif (nums[mid] == target)return mid;// 左边有序else if (nums[l] <= nums[mid]) {// target 位于左边（不包括 mid）if (nums[l] <= target && target < nums[mid]) r = mid - 1;else l = mid + 1;}// 右边有序else {// target 位于右边（不包括 mid）if (nums[mid] < target && target <= nums[r])l = mid + 1;elser = mid - 1;}}return -1; // 未找到}
};💪旋转排序数组中的最小值
153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣（LeetCode）
上一题是找目标值，本题是找最小值（都满足部分有序）
本题每次旋转，将最后一个值提取到最前面
可以画几个例子多验证一下：2 0 1，1 2 0，3 4 5 2，5 2 3 4
最小值处于断崖的第一个位置，显而易见，肯定位于无序一边
所以每次压缩有序部分，到无序部分找，注意结合例子处理边界
class Solution {
public:int findMin(vector<int>& nums) {int n = nums.size();int l = 0, r = n - 1;while (l <= r) { // l < r 也行// 单调升序if (nums[l] <= nums[r]) // 用 = 防止单个元素时死循环return nums[l];int m = (l + r) / 2;// 左边有序if (nums[m] >= nums[l]) // 用 = 防止 r 跳过最小值l = m + 1; // 去右边找elser = m; // 不用 m-1 防止跳过最小值}return nums[l];}
};💪两个正序数组的中位数
4. 寻找两个正序数组的中位数 - 力扣（LeetCode）
结合这篇博客理解一下，用删除（淘汰）的思路
寻找两个正序数组的中位数（292） | 小浩算法 (geekxh.com)辅助数组 findKth(nums1, i, nums2, j, k)，i, j 是两个数组起始索引，第 k 大元素
如果第一个数组起始位置 i + 2/k - 1 的值 < 第二个数组起始位置 j + 2/k - 1 的值
那么就淘汰掉第一个数组前 2/k 个元素，反之淘汰另一个数组前 2/k 个元素
直到 k == 1，此时比较两个数组起始第 1 个元素大小即可
；
或者一个数组为空（即 i >= nums1.size() 或 j >= nums2.size()）
时间 O(log( max(m, n) ))
class Solution {
public:double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {int n = nums1.size(), m = nums2.size();int left = (n + m + 1) / 2, right = (n + m + 2) / 2; // 中间值索引 left 和 rightreturn (findKth(nums1, 0, nums2, 0, left) + findKth(nums1, 0, nums2, 0, right)) / 2.0;}// nums1 起始索引 i, nums2 起始索引 j, 返回合并数组 第 k 个元素（1开始算）int findKth(vector<int>& nums1, int i, vector<int>& nums2, int j, int k) {if (i >= nums1.size()) // nums1 空数组return nums2[j + k - 1];if (j >= nums2.size()) // nums2 空数组return nums1[i + k - 1];if (k == 1)return min(nums1[i], nums2[j]); // 返回较小值// 2/k 位置的值// 如果一个数组 k/2 处超出范围, 无法判断中位数是否位于这个数组// 但是另一个数组前 k/2 个肯定没有中位数// 取 MAX, 淘汰另一个数组前 k/2 个元素int mid1 = (i + k/2 - 1 < nums1.size()) ? nums1[i + k/2 - 1] : INT_MAX;int mid2 = (j + k/2 - 1 < nums2.size()) ? nums2[j + k/2 - 1] : INT_MAX;// 递归二分if (mid1 < mid2) // mid1 淘汰 k/2return findKth(nums1, i + k/2, nums2, j, k - k/2);else // mid2 淘汰 k/2return findKth(nums1, i, nums2, j + k/2, k - k/2);}
};这篇关于hot100 -- 二分查找的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
