Advanced Binary Scharch の使用方法?
なぜ、どのようにして?
私が leetcode の質問を解いている間に、降順ではない整数の指定された配列で、指定されたターゲット値の開始位置と終了位置を見つけます。したがって、単純なバイナリ スカーチでは、配列内のターゲット要素の開始と終了を返すことは不可能でした。これは、最初のターゲット要素が見つかったインデックスのみを返すためであり、その要素の first 、 end 、または middle のいずれかになる可能性があります。そこで Double Binary Scharch を使用します。その方法は次のとおりです...
アプローチ
-
最初の二分探索:
- バイナリ検索を実行して、ターゲットの最後の出現を見つけます。
- si (開始インデックス) は 0、ei (終了インデックス) は nums.length - 1 で始まります。
- 中央の要素 nums[mid] がターゲットより小さい場合、開始インデックス si をmid + 1 に移動して、右半分を検索します。
- 目標より大きい場合は、終了インデックス ei を Mid - 1 に移動して左半分を検索します。
- nums[mid] がターゲットと等しい場合、res[1] をmid (範囲の現在の終わり) に設定し、右半分 (si = Mid + 1) で検索を続けて最後の出現箇所を見つけます。
-
2 番目の二分探索:
- 別の二分探索を実行して、ターゲットの最初の出現を見つけます。
- si を 0 にリセットし、ei を nums.length - 1 にリセットします。
- 前と同様のアプローチに従いますが、nums[mid] がターゲットと等しい場合は、res[0] をmid (範囲の現在の開始点) に設定し、左半分 (ei = mid - 1) で検索を続けます。最初の出現箇所を見つけます。
-
結果を返す:
- 結果配列 res には、ターゲット値の開始インデックスと終了インデックスが含まれます。
複雑
-
時間計算量:
- 最初と最後の出現の二分探索にはそれぞれ O(log n) 時間がかかります。 2 つのバイナリ検索を実行するため、全体の時間計算量は O(log n) です。
-
空間の複雑さ:
- 変数に固定量の追加スペースを使用しているため、O(1)。
コード
class Solution { public int[] searchRange(int[] nums, int target) { int ei = nums.length - 1; int si = 0; int[] res = {-1, -1}; // Initialize result array // First binary search to find the last occurrence while (si <= ei) { int mid = si + (ei - si) / 2; if (target < nums[mid]) { ei = mid - 1; } else if (target > nums[mid]) { si = mid + 1; } else { res[1] = mid; // Update end index si = mid + 1; // Search in the right half } } // Reset the pointers for the second binary search si = 0; ei = nums.length - 1; // Second binary search to find the first occurrence while (si <= ei) { int mid = si + (ei - si) / 2; if (target < nums[mid]) { ei = mid - 1; } else if (target > nums[mid]) { si = mid + 1; } else { res[0] = mid; // Update start index ei = mid - 1; // Search in the left half } } return res; // Return the result array } }
以上がAdvanced Binary Scharch の使用方法?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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