旋转排序：搜索算法

本文主要是介绍旋转排序：搜索算法，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！

搜索旋转排序数组的算法设计

引言

在计算机科学的世界中，二分搜索算法被广泛认为是处理已排序数组查找任务的高效工具。

它通过不断将搜索范围缩小一半的方式，快速定位到所需元素的位置，这种方法的时间复杂度仅为O(log n)，使得它在处理大型数据集时表现出色。

然而，这种传统方法面临一个显著的挑战：当数组经历旋转后，原有的排序顺序被打乱，二分搜索的效率和有效性便会大打折扣。

为了解决旋转排序数组中的查找问题，研究人员设计了一种创新的二分搜索策略。

这种新策略的核心在于识别出旋转点，即原数组排序顺序被打乱的位置。
在这里插入图片描述

一旦找到这个点，就可以将问题转化为两个独立的、较小的已排序子数组的问题，然后在适当的子数组中应用标准的二分搜索方法。

该创新方法保持了二分搜索的高效性，即使在面对旋转排序数组的情况下，其时间复杂度依然保持在O(log n)。

这意味着无论是对于小型还是大型数据集，该方法都能提供快速的查找性能。

此外，这种改进后的二分搜索算法在空间复杂度上同样表现出色，因为它不需要额外的存储空间来执行查找操作。在这里插入图片描述

总之，这种针对旋转排序数组设计的二分搜索方法不仅解决了传统算法无法解决的问题，而且还保持了算法的高效率和低资源消耗，证明了其在实际应用中的强大潜力和广泛应用前景。

问题描述

假设有一个由升序排列的元素组成的数组，在某一点被分割并重新排列。例如，原始数组 [1, 2, 3, 4, 5] 经过旋转后可能变为 [4, 5, 1, 2, 3]。给定这样一个旋转后的数组 nums 和一个目标值 target，我们需要找到 target 在数组中的索引位置。如果目标值不存在于数组中，则返回 -1。

算法设计

为了在旋转排序数组中查找目标值，我们可以利用改进的二分查找算法。关键在于识别数组中有序的部分，并据此调整搜索范围。

算法步骤

初始化：设置起始索引 start 为0，结束索引 end 为数组长度减1。
循环条件：当 start 小于等于 end 时继续循环。
计算中间索引：为了避免整数溢出，使用 start + (end - start) / 2 而不是 (start + end) / 2 来计算中间位置 mid。
匹配目标值：如果中间元素等于目标值，则直接返回中间索引。
判断左半部分是否有序：
- 如果左半部分有序（nums[start] <= nums[mid]），则检查目标值是否落在左半部分。
- 如果目标值在左半部分，则将 end 设置为 mid - 1。
- 否则，将 start 设置为 mid + 1。
判断右半部分是否有序：
- 如果右半部分有序（nums[mid] <= nums[end]），则检查目标值是否落在右半部分。
- 如果目标值在右半部分，则将 start 设置为 mid + 1。
- 否则，将 end 设置为 mid - 1。
未找到目标值：当循环结束后仍未找到目标值，则返回 -1 表示目标值不在数组中。

示例代码

class Solution {public int search(int[] nums, int target) {int start = 0;int end = nums.length - 1;while (start <= end) {int mid = start + (end - start) / 2;if (nums[mid] == target) {return mid;  // 如果找到了目标值，直接返回索引}// 判断左半部分是否有序if (nums[start] <= nums[mid]) {if (target >= nums[start] && target < nums[mid]) {  // 目标值在左半部分end = mid - 1;  // 目标值可能在左半部分} else {start = mid + 1;  // 目标值可能在右半部分}}// 判断右半部分是否有序else if (nums[mid] <= nums[end]) {if (target > nums[mid] && target <= nums[end]) {  // 目标值在右半部分start = mid + 1;  // 目标值可能在右半部分} else {end = mid - 1;  // 目标值可能在左半部分}}}return -1;  // 如果没有找到目标值，返回-1}
}