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给定一个按照升序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]。
示例 1:
输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出:[3,4]
示例 2:
输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出:[-1,-1]
示例 3:
输入:nums = [], target = 0
输出:[-1,-1]
二分查找
直观的思路肯定是从前往后遍历一遍。用两个变量记录第一次和最后一次遇见 target 的下标,但这个方法的时间复杂度为 O(n),没有利用到数组升序排列的条件。
由于数组已经排序,因此整个数组是单调递增的,我们可以利用二分法来加速查找的过程。
考虑 target 开始和结束位置,其实我们要找的就是数组中「第一个等于 target 的位置」(记为 leftIdx\textit{leftIdx}leftIdx)和「第一个大于 target 的位置减一」(记为 )。
二分查找中,寻找 leftIdx 即为在数组中寻找第一个大于等于 target 的下标,寻找 rightIdx 即为在数组中寻找第一个大于 target 的下标,然后将下标减一。两者的判断条件不同,为了代码的复用,我们定义 binarySearch(nums, target, lower) 表示在 nums 数组中二分查找 target 的位置,如果 lower 为 true,则查找第一个大于等于 target 的下标,否则查找第一个大于 target 的下标。
最后,因为 target 可能不存在数组中,因此我们需要重新校验我们得到的两个下标 leftIdx 和 rightIdx,看是否符合条件,如果符合条件就返回 [leftIdx,rightIdx],不符合就返回 [−1,−1]。
const binarySearch = (nums, target, lower) => {
let left = 0, right = nums.length - 1, ans = nums.length;
while (left <= right) {
const mid = Math.floor((left + right) / 2);
if (nums[mid] > target || (lower && nums[mid] >= target)) {
right = mid - 1;
ans = mid;
} else {
left = mid + 1;
}
}
return ans;
}
var searchRange = function(nums, target) {
let ans = [-1, -1];
const leftIdx = binarySearch(nums, target, true);
const rightIdx = binarySearch(nums, target, false) - 1;
if (leftIdx <= rightIdx && rightIdx < nums.length && nums[leftIdx] === target && nums[rightIdx] === target) {
ans = [leftIdx, rightIdx];
}
return ans;
};