二分查找框架
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| int binarySearch(int[] nums, int target) { int left = 0, right = ...;
while(...) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] == target) { ... } else if (nums[mid] < target) { left = ... } else if (nums[mid] > target) { right = ... } } return ...; }
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分析二分查找的一个技巧是:不要出现 else,而是把所有情况用 else if 写清楚,这样可以清楚地展现所有细节。计算 mid 时需要防止溢出,代码中 left + (right - left) / 2 就和 (left + right) / 2 的结果相同,但是有效防止了 left 和 right 太大,直接相加导致溢出的情况。
寻找一个数
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| class Solution { public int search(int[] nums, int target) { int left = 0; int right = nums.length - 1;
while(left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if(nums[mid] == target) { return mid; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid - 1; } } return -1; } }
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这个算法存在局限性。
比如说给你有序数组 nums = [1,2,2,2,3],target 为 2,此算法返回的索引是 2,没错。但是如果我想得到 target 的左侧边界,即索引 1,或者我想得到 target 的右侧边界,即索引 3,这样的话此算法是无法处理的。
为什么while中left<=right,而不是<?
因为right初始化为nums.length-1而不是nums.length。
寻找左侧边界的二分搜索
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| int left_bound(int[] nums, int target) { int left = 0; int right = nums.length; while (left < right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] == target) { right = mid; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid; } } return left; }
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使用双闭区间的写法:
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| int left_bound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { right = mid - 1; } } if (left < 0 || left >= nums.length) { return -1; } return nums[left] == target ? left : -1; }
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寻找右侧边界的二分查找
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| int right_bound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length; while (left < right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] == target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid; } } return left - 1; }
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使用双闭区间:
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| int right_bound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { left = mid + 1; } } if (right < 0 || right >= nums.length) { return -1; } return nums[right] == target ? right : -1; }
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逻辑统一
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| 因为我们初始化 right = nums.length - 1 所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right] 所以决定了 while (left <= right) 同时也决定了 left = mid+1 和 right = mid-1
因为我们只需找到一个 target 的索引即可 所以当 nums[mid] == target 时可以立即返回
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| 因为我们初始化 right = nums.length 所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right) 所以决定了 while (left < right) 同时也决定了 left = mid + 1 和 right = mid
因为我们需找到 target 的最左侧索引 所以当 nums[mid] == target 时不要立即返回 而要收紧右侧边界以锁定左侧边界
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| 因为我们初始化 right = nums.length 所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right) 所以决定了 while (left < right) 同时也决定了 left = mid + 1 和 right = mid
因为我们需找到 target 的最右侧索引 所以当 nums[mid] == target 时不要立即返回 而要收紧左侧边界以锁定右侧边界
又因为收紧左侧边界时必须 left = mid + 1 所以最后无论返回 left 还是 right,必须减一
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