给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。
请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。
示例 1:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2
示例 2:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1
示例 3:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4
示例 4:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 0
输出: 0
示例 5:
输入: nums = [1], target = 0
输出: 0
提示:
1 <= nums.length <= 104
-104 <= nums[i] <= 104
nums 为无重复元素的升序排列数组
-104 <= target <= 104
假设题意是叫你在排序数组中寻找是否存在一个目标值,那么训练有素的读者肯定立马就能想到利用二分法在
O(log n)
的时间内找到是否存在目标值。但这题还多了个额外的条件,即如果不存在数组中的时候需要返回按顺序插入的位置,那我们还能用二分法么?答案是可以的,我们只需要稍作修改即可。
考虑这个插入的位置pos
,它成立的条件为:
nums[pos−1]<target≤nums[pos]
其中 nums
代表排序数组。由于如果存在这个目标值,我们返回的索引也是 pos
,因此我们可以将两个条件合并得出最后的目标:「在一个有序数组中找第一个大于等于 target
的下标」。
问题转化到这里,直接套用二分法即可,即不断用二分法逼近查找第一个大于等于 target
的下标 。下文给出的代码是笔者习惯的二分写法,ans
初值设置为数组长度可以省略边界条件的判断,因为存在一种情况是 target
大于数组中的所有数,此时需要插入到数组长度的位置。
class Solution {
public int searchInsert(int[] nums, int target) {
int n = nums.length;
int l = 0, r = n - 1;
while (l <= r) {
int m = l + ((r - l) >> 1);
if (nums[m] >= target) {
r = m - 1;
} else if (nums[m] < target) {
l = m + 1;
}
}
return l;
}
}
复杂度分析
时间复杂度: O(logn),其中 n 为数组的长度。二分查找所需的时间复杂度为 O(logn)。
空间复杂度: O(1)。我们只需要常数空间存放若干变量。