二分查找
给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。 示例:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1
提示:
- 你可以假设
nums中的所有元素是不重复的。 n将在[1, 10000]之间。nums的每个元素都将在[-9999, 9999]之间。 leetcode-cn.com/problems/bi…
class Solution {
public int search(int[] nums, int target) {
if(nums.length ==0){
return -1;
}
int min = 0;
int max = nums.length-1;
while (min <= max) {
int mid = min + ((max-min) >>1);
if(nums[mid] > target){
max = mid-1;
} else if (nums[mid] < target){
min = mid+1;
} else {
return mid;
}
}
return -1;
}
}
第一个错误版本
你是产品经理,目前正在带领一个团队开发新的产品。不幸的是,你的产品的最新版本没有通过质量检测。由于每个版本都是基于之前的版本开发的,所以错误的版本之后的所有版本都是错的。
假设你有 n 个版本 [1, 2, ..., n],你想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本。
你可以通过调用 bool isBadVersion(version) 接口来判断版本号 version 是否在单元测试中出错。实现一个函数来查找第一个错误的版本。你应该尽量减少对调用 API 的次数。
示例:
输入:n = 5, bad = 4
输出:4
解释:
调用 isBadVersion(3) -> false
调用 isBadVersion(5) -> true
调用 isBadVersion(4) -> true
所以,4 是第一个错误的版本。
输入: n = 1, bad = 1
输出: 1
1 <= bad <= n <= 231 - 1
public class Solution extends VersionControl {
public int firstBadVersion(int n) {
if( n ==0 || n==1 ) {
return n;
}
int min = 1;
int max = n;
while(min <= max){
int mid = min + ((max-min) >> 1);
if ( isBadVersion(mid)){
max = mid;
} else {
min = mid +1;
}
if(max == min){
return max;
}
}
return -1;
}
}
搜索插入位置
给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。
请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。
示例:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2
输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1
输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4
输入: nums = [1,3,5,6], target = 0
输出: 0
输入: nums = [1], target = 0
输出: 0
提示:
- 1 <= nums.length <= 104
- -104 <= nums[i] <= 104
- nums 为无重复元素的升序排列数组
- -104 <= target <= 104
class Solution {
public int searchInsert(int[] nums, int target) {
if ( nums.length == 0 ) {
return 0;
}
int min = 0;
int max = nums.length -1;
while(min <= max){
int mid = min + ((max-min) >> 1);
if (nums[mid] > target) {
max = mid -1;
} else if (nums[mid] < target){
min = mid +1;
} else {
return mid;
}
if(mid == max){
break;
}
}
return max+1;
}
}