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, -...if first == -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。
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。...对二分还不了解的同学先做这两题： 704.二分查找 35.搜索插入位置 下面我来把所有情况都讨论一下。...接下来，在去寻找左边界，和右边界了。 采用二分法来去寻找左右边界，为了让代码清晰，我分别写两个二分来寻找左边界和右边界。...nums 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；...# 3、如果开始位置在数组的右边或者不存在target，则返回[-1, -1] 。
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。...我们将这道题拆解成两个部分，第一部分就是求该元素的左端点，另一部分就是求该元素的右端点。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”。...总结：只要左式和右式的操作数不一样，中点就偏向哪边！！！
printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"); } return 1; } 最近发东西比较频繁，因为我的图床写好了
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]。
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]。...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...-109 <= target <= 109 二、解题思路 使用二分法查找第一个位置，初始化两个变量low=0,hight=nums.length-1 1、当low>high时，表示没有找到，返回-1...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...mid-1]<nums[mid])){ return mid; } if(target<=nums[mid]){ //寻找第一个位置
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。...按照二分法的思路，我们可以这样子设计： ①首先根据二分法找到vector中的某个target元素，这个元素是一串target元素中的某一个，记这个元素的索引是med。
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...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]。...44行-45行也是同理，不再赘述了。这个是最初的版本，然后我写完了以后，又进行了两次优化，最终时间缩短了2ms。...先判断了最左边的下标是不是-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
# LeetCode-34-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。...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]。...0时，直接返回[-1,1] 当数组长度为1时，判断第一个数字是否等于target，等于则返回[0,0]，否则返回[-1,-1] 初始化头尾指针 移动头指针，直到找到第一个等于target的位置，如果找完了都没有找到...end,end] 反之，返回头尾指针区间[start,end] 方法2、二分查找(fast)： 通过判断mid位置的数值，决定左右边界的移动 当nums[mid]在mid...target位置，迭代到只有一个，判断是否是目标值，返回一个都是当前index的数组，然后进行合并即可 方法4、二次二分找左右边界(fast)： 第一次二分找左边界，第二次二分找右边界，找左边界时向右逼近
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
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]。...示例 1： 输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出：[3,4] 解析： 方法一：二分查找 二分查找中，寻找leftIdx 即为在数组中寻找第一个大于等于 target...的下标，寻找 rightIdx 即为在数组中寻找第一个大于target 的下标，然后将下标减一。...两者的判断条件不同，为了代码的复用，我们定义 binarySearch(nums, target, lower) 表示在 nums 数组中二分查找 target 的位置，如果 lower 为 true，...则查找第一个大于等于 target 的下标，否则查找第一个大于target 的下标。
一，在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 1，问题描述 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]。...： 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...所以就需要多考虑一些边界值了，这是需要注意的一点。...历史文章汇总 数据结构：王同学下半年曾写过的JDK集合源码分析文章汇总 算法汇总：leetcode刷题汇总(非最终版)
原题描述 + 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]。...普通的二分查找在找到target后立即返回，所以我们需要做变式，情况分为以下两种。 寻找左边界 还是得举个例子。...此时由于我们已经知道nums[mid]不等于target，所以lower要挪动到mid+1的位置。 那么这种情况下，当lower和higher相撞，该点一定是左边界。...但如果复用上面的逻辑，每次挪动时令lower=mid+1，那么最终lower一定会与higher相撞于最后一个target的后一个位置。此时lower-1才是所求。
前言 今天主要讲解的内容是：如何在已排序的数组中查找元素的第一个和最后一个位置。以 leetcode 34 题作为例题，提供二分查找的解题思路，供大家参考。...题目详述 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]。...同查找元素的第一个位置类似，在查找到数组中某元素值等于目标值 target 时，不立即返回，通过增大查找区间的下边界 low (令 low = mid + 1)，不断向 mid 的右侧收缩，最后达到锁定右边界...举栗 以 nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 为栗子，通过下图来找出目标值 8 在数组中出现的第一个和最后一个位置。...此时nums[mid] = 8 == target = 8, 按照解题思路方法一中 2 的描述，找到数组中元素值等于目标值 target 时，不立即返回，而是缩小查找区间的上边界 high (令 high
LeetCode 算法到目前我们已经更新了 33 期，我们会保持更新时间和进度（周一、周三、周五早上 9:00 发布），每期的内容不多，我们希望大家可以在上班路上阅读，长久积累会有很大提升。...如果大家有建议和意见欢迎在文末留言，我们会尽力满足大家的需求。 难度水平：中等 1. 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？ 2....输入：nums = [], target = 0 输出：[-1,-1] 约束条件： 0 <= nums.length <= 10^5 -10^9 <= nums[i] <= 10^9 nums 是一个非递减数组...时间复杂度： O(logn) 空间复杂度： O(1) 该算法题解的仓库：LeetCode-Swift[2] 点击前往 LeetCode[3] 练习 特别感谢 Swift社区 编辑部的每一位编辑，感谢大家的辛苦付出
2.解析:这里不能用传统二分，因为涉及范围，传统二分时间复杂度会降为O(N)，要做些改动。
数据结构算法操作试题(C++/Python)：数据结构算法操作试题(C++/Python)——目录 ---- 1....解答 python: 28ms, 12mb, 100% class Solution(object): def searchRange(self, nums, target):
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！...今天和大家聊的问题叫做在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array...题意 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]。...版本2:是指二分法执行完毕,返回target在最左边的位置,在求出另一个边界! 关于详细说明,请看这篇[二分搜索](二分查找有几种写法？它们的区别是什么？
2023-01-12：一个n*n的二维数组中，只有0和1两种值， 当你决定在某个位置操作一次， 那么该位置的行和列整体都会变成1，不管之前是什么状态。 返回让所有值全变成1，最少的操作次数。...代码用rust和solidity编写。 代码用solidity编写。
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