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  • LeetCode-153 Find Minimum in Rotated Sorted Array

    题目描述

    Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand.

    (i.e.,  [0,1,2,4,5,6,7] might become  [4,5,6,7,0,1,2]).

    Find the minimum element.

    You may assume no duplicate exists in the array.

    题目大意

    一个原本有序的数组被打乱一次,即从数组中的一个位置划分为两个子数组,将两个子数组位置互换(但子数组中的排列仍然保持),找到该乱序数组中的最小的数字。

    示例

    E1

    Input: [3,4,5,1,2] 
    Output: 1

    E2

    Input: [4,5,6,7,0,1,2]
    Output: 0

    解题思路

    基于二分查找进行改进,在二分选择查询数字方向的时候需要判断mid是在什么位置(即是在交换后的较小的子数组中,还是在较大的子数组中)。

    复杂度分析

    时间复杂度:O(log(n))

    空间复杂度:O(1)

    代码

    class Solution {
    public:
        int findMin(vector<int>& nums) {
            int n = nums.size();
            
            return solve(nums, 0, n - 1, n);
        }
        //二分查找
        int solve(vector<int>& nums, int low, int high, int n) {
            if(low == high)
                return nums[low];
            int mid = (low + high) / 2;
            // 如果两个边界指针相邻,说明最小值一定在其中,返回最小值即可;
            if(abs(low - high) == 1)
                return min(nums[low], nums[high]);
            //判断mid的具体位置
            if(mid > 0 && mid < n - 1)
                //mid如果恰好为最终答案,返回答案即可
                if(nums[mid] < nums[mid - 1] && nums[mid] < nums[mid + 1])
                    return nums[mid];
                else {
                    //mid是在较大的子数组中
                    if(nums[mid] > nums[low] && nums[mid] > nums[high])
                        return solve(nums, mid + 1, high, n);
                    //low,mid,high在有序数组中,返回low即可
                    else if(nums[mid] > nums[low]) 
                        return nums[low];
                    //mid在较小的子数组中
                    else
                        return solve(nums, low, mid, n);
                }
            //mid在边界条件下,说明最小值一定在附近
            else if(mid > 0)
                return min(nums[mid], nums[mid - 1]);
            else
                return min(nums[mid], nums[mid + 1]);
        }
    };
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/heyn1/p/10937703.html
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