34-在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
题目描述
给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。请你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]。
你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。
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]
分析
首先根据有序数组和查找,可以尝试使用二分法。题目中的意思是有可能存在多个与目标值相等的值,返回那个区间。首先想到我们可以通过二分法去找到一个相等的值的位置,然后往两边扩散,从而找到这个区间的左右边界。
题解
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number[]}
*/
var binarySearch = function(nums, target) {
let left = 0, right = nums.length - 1;
while(left<=right) {
let center = (left+right) >> 1;
if(nums[center]==target) {
return center
} else if(nums[center] < target) {
left = center + 1;
} else {
right = center - 1;
}
}
return -1;
}
var searchRange = function(nums, target) {
let fisrtIdx = binarySearch(nums, target);
if(fisrtIdx==-1) {
return [-1, -1]
} else {
let leftIdx = fisrtIdx;
let rightIdx = fisrtIdx;
while(leftIdx-1>=0 && nums[leftIdx-1]==target) {
leftIdx = leftIdx - 1;
}
while(rightIdx+1<nums.length && nums[rightIdx+1]==target) {
rightIdx = rightIdx + 1;
}
return [leftIdx, rightIdx]
}
};
分析
时间复杂度:O(log n + k),其中 n 是数组 nums 的长度,k 是目标值 target 在数组中出现的次数。
空间复杂度:O(1)
难点
区间划分,边界条件
优化 - 提高简洁性
考虑可以直接将向两边扩散的代码整合到二分查找中去
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number[]}
*/
var searchRange = function(nums, target) {
let left = 0, right = nums.length - 1;
let firstIndex = -1, lastIndex = -1;
while(left<=right) {
let center = (left+right) >> 1;
if(nums[center] < target) {
left = center + 1;
} else if(nums[center] > target) {
right = center - 1;
} else {
firstIndex = lastIndex = center;
while(nums[firstIndex-1]===target) firstIndex--;
while(nums[lastIndex+1]===target) lastIndex++;
return [firstIndex, lastIndex];
}
}
return [firstIndex, lastIndex]
};