前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Leetcode Find Minimum in Rotated Sorted Array 题解

Leetcode Find Minimum in Rotated Sorted Array 题解

作者头像
xindoo
发布2021-01-21 18:08:14
3260
发布2021-01-21 18:08:14
举报
文章被收录于专栏:XINDOO的专栏

Leetcode Find Minimum in Rotated Sorted Array

题目大意:

对一个有序数组翻转, 就是随机取前K个数,移动到数组的后面,然后让你找出最小的那个数,注意,K有可能是0,也就是没有翻转。

毫无疑问,遍历一次肯定可以找到,但这样时间复杂度是O(n),如果你在面试的时候遇到这样的问题,你这样回答面试官肯定不会满意的,我们接下来讨论有没有什么更快的方法。O(nlogn)??

我还是把O(N)的代码贴出来,不知道为什么leetcode上居然不超时。

代码语言:javascript
复制
//O(n)
class Solution {
public:
    int findMin(vector<int> &num) {
        int minval = 0x3f3f3f3f;
        int len = num.size();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            minval = min(minval, num[i]);
        }
        return minval;
    }
};

既然数字开始是有序的,我们第一个应该想到的方法就是二分,事实上就是可以二分。 如果进行的翻转,肯定会变成两部分有序数组,第一部分的任何一个数都大于第二部分的,第二部分中最后一个数肯定是最大的。这样二分的判断条件就是,只要mid位置的值大于最后一个数,肯定能确定mid在第一部分中,然后往右二分即可,反之往左。

我本人写了两次代码,第一份很不尽人意,首先对没有翻转的情况做了特判,然后一直遇到二分边界的问题,只要二分两个数的时候就会死循环,索性就加了特判,两个数的时候直接输出最小的一个,代码冗长混乱,思路也不严谨,先贴出来做个反例。

代码语言:javascript
复制
//O(nlogn) bad
class Solution {
public:
    int findMin(vector<int> &num) {
        int len = num.size();
        if (num[0] <= num[len-1])
            return num[0];
        int l = 0, r = len-1;
        while (l < r) {
            int mid = (l+r)>>1;
            if (num[mid] > num[l]) {
                if (num[mid] > num[0])
                    l = mid+1;
                if (num[mid] < num[len-1])
                    r = mid;
            }
            else if (num[mid] < num[r])
                r = mid;
            else 
                return min(num[l], num[r]);
        }
        return num[l];
    }
};

接下来就是修改后的精简代码,其实不需要特判,重新写了二分的判断条件,然后代码瞬间短了好多,也易于理解。

代码语言:javascript
复制
//O(nlogn) good 
class Solution {
public:
    int findMin(vector<int> &num) {
        int len = num.size();
        int l = 0, r = len-1;
        while (l < r) {
            int mid = (l+r)>>1;
            if (num[mid] > num[r])
                l = mid+1;
            else 
                r = mid;
        }
        return num[l];
    }
};
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2014-10-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档