剑指 Offer(第2版)面试题 11:旋转数组的最小数字
- 剑指 Offer(第2版)面试题 11:旋转数组的最小数字
- 解法1:二分查找
剑指 Offer(第2版)面试题 11:旋转数组的最小数字
题目来源:22. 旋转数组的最小数字
解法1:二分查找
一个包含重复元素的升序数组在经过旋转之后,可以得到下面可视化的折线图:
其中横轴表示数组元素的下标,纵轴表示数组元素的值。图中标出了最小值的位置,是我们需要查找的目标。
我们考虑数组中的最后一个元素 x:在最小值右侧的元素,它们的值一定都小于等于 x;而在最小值左侧的元素,它们的值一定都大于等于 x。因此,我们可以根据这一条性质,通过二分查找的方法找出最小值。
在二分查找的每一步中,左边界为 low,右边界为 high,区间的中点为 pivot,最小值就在该区间内。我们将中轴元素 nums[pivot] 与右边界元素 nums[high] 进行比较,可能会有以下的三种情况:
第一种情况是 nums[pivot]<nums[high]。如下图所示,这说明 nums[pivot] 是最小值右侧的元素,因此我们可以忽略二分查找区间的右半部分。
第二种情况是 nums[pivot]>nums[high]。如下图所示,这说明 nums[pivot] 是最小值左侧的元素,因此我们可以忽略二分查找区间的左半部分。
第三种情况是 nums[pivot]==nums[high]。如下图所示,由于重复元素的存在,我们并不能确定 nums[pivot] 究竟在最小值的左侧还是右侧,因此我们不能莽撞地忽略某一部分的元素。我们唯一可以知道的是,由于它们的值相同,所以无论 nums[high] 是不是最小值,都有一个它的「替代品」 nums[pivot],因此我们可以忽略二分查找区间的右端点。
当二分查找结束时,我们就得到了最小值所在的位置。
代码:
class Solution {
public:int findMin(vector<int>& nums) {// 特判if(nums.empty())return -1;int n = nums.size();int left = 0, right = n-1;while(left <= right){int mid = (left+right)/2;if (nums[mid] < nums[right])right = mid;else if(nums[mid] > nums[right])left = mid+1;else right--;}return nums[left];}
};
复杂度分析:
时间复杂度:平均时间复杂度为 O(logn),其中 n 是数组 nums 的长度。如果数组是随机生成的,那么数组中包含相同元素的概率很低,在二分查找的过程中,大部分情况都会忽略一半的区间。而在最坏情况下,如果数组中的元素完全相同,那么 while 循环就需要执行 n 次,每次忽略区间的右端点,时间复杂度为 O(n)。
空间复杂度:O(1)。
PS:书上的解法太绕了,很难看懂,这里用 LeetCode 上的做法。