在排序数组中查找数字 题目1：数字在排序数组中出现的次数 统计一个数字在排序数组中出现的次数。例如，输入排序数组{1,2,3,3,3,3,4,5}和数字3，由于3出现了4次，因此输出4....思路： 2分查找数组中的第一个k： 1. 如果中间数字大于k，那么k只可能出现在前半段 2. 如果中间数字小于k，那么k只可能出现在后半段 3....一个长度为n-1的递增排序数组中的所有数字都是唯一的，并且每个数字都在范围0~n-1之内。在范围0～n-1内的n个数字中有且仅有一个数字不在该数组中，请找出这个数字。...我们发现m正好是第一个值和下标不相等的下标。 1. 如果中间元素的值与下标相等，则查找右边。 2....如果中间元素的值与下标不相等，并且前面一个元素的下标与值正好相等，则这个下标就是数组中缺失的数字。 3. 如果中间元素的值与下标不相等，并且前面一个元素的下标与值也不相等，怎查找左边。
1，问题简述 统计一个数字在排序数组中出现的次数。...= [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出: 2 示例 2: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6 输出: 0 限制： 0 数组长度...<= 50000 3，题解思路 正常的逻辑思路，比对 4，题解程序 public class SearchTest3 { public static void main(String[] args...count++; } } return count; } } 5，题解程序图片版 6，总结 这道题之前的用法竟然是使用键值对集合...HashMap来做的，现在看有点大材小用吧，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)就可以了，这或许就是一点个人的思考吧，不同的时间做法就不一样了
题目 统计一个数字在排序数组中出现的次数。...题解 分析 本题是一个典型的查找问题。...根据题意可以提取两点信息： 数组本身是有序的 需要输出target出现的次数 因此，本题转换成查找边界问题： target第一次出现的位置 target最后一次出现的位置 时间复杂度：O(logN) 空间复杂度...target最后一次出现的位置的下一个位置 right = nums.size(); while (left < right) { int mid...if (nums[mid] <= target) { left = mid + 1; // 保证nums[left]最终是target最后一次出现的下一个位置或者数组的尾的下一个位置
NowCoder 题目描述 统计一个数字在排序数组中出现的次数 Input: nums = 1, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 6 K = 3 Output: 4 解题思路 class Solution...int star = binarySearch(nums, target), end = binarySearch(nums, target+1); // 考虑target和target
0.在排序数组中查找数字I 1.低效率方法© 通过二分查找找到目标值, 局部时间复杂度O(logN); 然后在目标值左右扫描, 直到分别扫描到第一个3和最后一个3, 因为要查找的数字在长度为N的数组中可能出现...© 我们考虑怎样更好地利用二分查找，在前面的算法中，时间主要消耗在一个一个找target，从而找到第一个target和最后一个target上，所以我们能不能用通过某种方式更快地直接找到第一个target...二分查找算法总是先拿数组中间的数和target作比较，如果中间的数字比target大，则target有可能出现在前半段，下一轮我们只用在前半段找就可以了；如果中间的数字比target小，则target有可能出现在后半段...如果中间的数字和target相等那？...我们先判断这个数字是不是第一个target，如果这个数字的前一个数字不等于target, 那么这个数字刚好就是第一个target ； 如果这个数字的前一个数字等于target, 那么第一个target一定就在前半段
#include<stdio.h> #define MAX 100001 int a[MAX]; int n; /* 时间复杂度为3*n/2 */ void...
前言： 这是一道给很经典的二分查找题目，并且该二分查找的算法不同于简单二分，是二分查找的进阶版本。 一、题目描述 34....在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。...其实这两部分是大同小异，只要弄懂其中一个，另一个就迎刃而解！ 我们首先来讲第一部分——求该元素的左端点。 第一步将这些数据分为两个部分：小于元素和大于等于该元素这两个部分。...第二步就是普通二分算法的代码 注意这里有一个细节，跟普通二分查找算法不同，也是后面细节的“万恶之源”。
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 进阶：你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？...刚刚接触二分搜索的同学不建议上来就像如果用一个二分来查找左右边界，很容易把自己绕进去，建议扎扎实实的写两个二分分别找左边界和右边界 寻找右边界 先来寻找右边界，至于二分查找，如果看过704.二分查找就会知道...nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target的下标（左边界）与第一个大于target的下标（右边界）； # 2、如果左边界数组中二分查找得到第一个大于等于 target的下标leftBorder； # 2、在 nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target+1的下标， 减1则得到rightBorder；
一、题目 统计一个数字在排序数组中出现的次数。...非递减 数组 • -10^9 <= target <= 10^9 三、解题思路 首先，根据题目描述，我们可以得知题目给我们的数组nums是一个有序的数组，那么针对这个特性我们可以得出结论，即：相同的数字会紧密的排列在一起...所以，根据这个结论，我们可以采用双指针来解决这个问题，步骤如下所示： 【步骤1】通过头指针head，从数组的第一个元素开始向后遍历对比，如果发现nums[head]等于target，则停止遍历。...【步骤2】通过尾指针tail，从数组的最后一个元素开始向前遍历对比，如果发现nums[tail]等于target，则停止遍历。...【步骤3】最后，通过 tail - head + 1 计算，就可以统计一个数字在排序数组中出现的次数。
# LeetCode-面试题53-1-在排序数组中查找数字I 统计一个数字在排序数组中出现的次数。...<= 50000 # 解题思路1 在有序的数组中二分查找，确定第一个k出现的位置和最后一个k出现的位置，然后两个位置相减即是出现次数 # 解题思路2 hash表，遍历的过程中把次数加上去即可，速度慢于...2分查找 # Java代码 class Solution { public int search(int[] nums, int target) { int len = nums.length...<=target){ left = mid+1; } else { // 当大于target时才移动右指针，这样保障了右指针指向重复target的最后一个位置...mid]>=target){ right = mid-1; } else { // 当小于target时才移动左指针，保障左指针指向重复target的第一个位置
vector strs; int separate_characterLen = separate_character.size();//分割字符串的长度...,这样就可以支持如“,,”多字符串的分隔符 int lastPosition = 0,index = -1; while (-1 !...= index + separate_characterLen; } string lastString = src.substr(lastPosition);//截取最后一个分隔符后的内容...lastString.empty()) strs.push_back(lastString);//如果最后一个分隔符后还有内容就入队 return strs;
步骤一：查找区间左端点 细节图： 步骤二：查找区间右端点： 细节图： 代码： public int[] searchRange(int[] nums, int target) { int...ret = new int[2]; ret[0] = ret[1] = -1; if(nums.length == 0) return ret; //二分查找区间左端点...target){ ret[0] = left; }else { return ret; } //二分查找区间右端点
思路： 我的思路：两次二分，找到目标值先别停，向两边移动探测边界。 有些人会这样写，一次二分找到目标值后直接while向两边找，这样的思路会有什么问题呢？...这样重复数字越多，我们的算法时间复杂度会越来越接近接近o(n)； ps：感觉这题做过，而且以前有过更好的思路，现在想不起来了。。。
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。
在排序数组中查找数字 I 统计一个数字在排序数组中出现的次数。...if(nums[i]==target){ sum++; } } return sum; } } 二分查找...因为数组是已经排序好的数组,所以可以先找出左右边界,找到数组中的左右边界,然后相减就可以拿到这个数字了. /** * @Auther: truedei * @Date: 2020 /20-5
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 进阶： 你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？...示例 3： 输入：nums = [], target = 0 输出：[-1,-1] 提示： 0 <= nums.length <= 105 -109 <= nums[i] <= 109 nums 是一个非递减数组...mid - 1 } else if nums[mid] == target { end = mid } else { start = mid + 1 } } //此处防止数组第一个数是...target int) int { start, end := 0, len(nums)-1 for start < end { //此处注意,为了防止 start=mid的问题
一、题目描述 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...进阶： 你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？...nums[mid]时，说明目标值在左侧，往左侧递归查找，否则往右侧递归查找 查找最后一个位置同理，唯一不同的是第4、5步 4、假如nums[mid]等于target且nums[mid]比相邻的右侧元素小...，返回下标mid 5、当目标值大于等于nums[mid]时，说明目标值在右侧，往右侧递归查找，否则往左侧递归查找 三、代码 package search_range; public class Solution...二分查找的时间复杂度为 O(logn)，一共会执行两次，因此总时间复杂度为O(logn)。 空间复杂度：O(1) 。只需要常数空间存放若干变量。
题目描述： 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。...如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...： vector searchRange(vector& nums, int target) 说明： 1、这道题给定一个vector和一个target，vector中装着升序的一个数组...，比如[5,7,7,8,8,10]， 要求找到target比如8，在vector中的起始位置和结束位置。...这个元素的下一个元素，也就是一串target元素中的第一个。
二分查找：基于二分查找的算法可以在 O(log n) 的时间复杂度内解决该问题。具体实现方式是，先使用二分查找找到该元素的位置，然后向左和向右扩展，直到找到第一个和最后一个位置。...target and nums[rightIdx] == target: return [leftIdx, rightIdx] return [-1, -1] 线性扫描：线性扫描的思路是从左到右遍历数组...，记录第一次出现目标值的位置，然后继续遍历数组，直到找到最后一次出现目标值的位置，代码如下： def searchRange(nums, target): first, last = -1, -...first = i last = i return [first, last] 使用 Python 内置函数：Python 中有内置函数 bisect_left 和...bisect_right 可以帮助我们实现二分查找。
前言 今天刷的题目是：在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置，这道题目在最开始AC以后，然后做了两步的优化操作，供大家参考。...题目 leetcode-34:在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 分类（tag）:二分查找这一类 英文链接：https://leetcode.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array...nums，和一个目标值 target。...找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。 如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...-1，如果不是-1，那说明需要继续找最右边的下标，如果是-1的话，那么说明数组中没有target的值，所以我们也不必在去找最右边的下标了，因为已经找过了，不存在的，还费这事干嘛，最终这样优化完速度快了1ms
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
