Binary Search

二分搜索是对于有序数组进行O(logn)级别的查找。

采用改良的模版：

public class Solution {
    /**
     * @param A an integer array sorted in ascending order
     * @param target an integer
     * @return an integer
     */
    public int findPosition(int[] nums, int target) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return -1;
        }

        int start = 0, end = nums.length - 1;
        // 要点1: start + 1 < end
        while (start + 1 < end) {
        // 要点2：start + (end - start) / 2
            int mid = start + (end - start) / 2;
            // 要点3：=, <, > 分开讨论，mid 不+1也不-1
            if (nums[mid] == target) {
                return mid;
            } else if (nums[mid] < target) {
                start = mid;
            } else {
                end = mid;
            }
        }

        // 要点4: 循环结束后，单独处理start和end
        if (nums[start] == target) {
            return start;
        }
        if (nums[end] == target) {
            return end;
        }
        return -1;
    }
}

基础版本

public class Solution {
    /**
     * @param A an integer array sorted in ascending order
     * @param target an integer
     * @return an integer
     */
    public int findPosition2(int[] nums, int target) {
        // write your code here
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return -1;
        }
        int start = 0, end = nums.length - 1;
        while (start < end) {
            int mid = (end - start) / 2 + start;
            if (nums[mid] == target) {
                return mid;
            }
            if (nums[mid] > target) {
                end = mid - 1;
            } else {
                start = mid + 1;
            }
        }

        return -1;
    }
}

常见问题

Q: 为什么要用 start + 1 < end？而不是 start < end 或者 start <= end？

A: 为了避免死循环。二分法的模板中，整个程序架构分为两个部分：

通过 while 循环，将区间范围从 n 缩小到 2 （只有 start 和 end 两个点）。
在 start 和 end 中判断是否有解。

start < end 或者 start <= end 在寻找目标最后一次出现的位置的时候，出现死循环。

Q: 为什么明明可以 start = mid + 1 偏偏要写成 start = mid?

A: 大部分时候，mid 是可以 +1 和 -1 的。在一些特殊情况下，比如寻找目标的最后一次出现的位置时，当 target 与 nums[mid] 相等的时候，是不能够使用 mid + 1 或者 mid - 1 的。因为会导致漏掉解。那么为了节省脑力，统一写成 start = mid / end = mid 并不会造成任何解的丢失，并且也不会损失效率——log(n) 和 log(n+1) 没有区别。

许多同学在写二分法的时候，都比较习惯性的写while (start < end)这样的循环条件。这样的写法及其容易出现死循环，导致 LintCode 上的测试“超时”（Time Limit Exceeded）。

什么情况下会出现死循环？

在做last position of target这种模型下的二分法时，使用 while (start < end) 就容易出现超时。

在线练习： http://www.lintcode.com/problem/last-position-of-target/

我们来看看会超时的代码：

int start = 0, end = nums.length - 1;
while (start < end) {
    int mid = start + (end - start) / 2;
    if (nums[mid] == target) {
        start = mid;
    } else if (nums[mid] < target) {
        start = mid + 1;
    } else {
        end = mid - 1;
    }
}

上面这份代码是大部分同学的实现方式。看上去似乎没有太大问题。我们来注意一下nums[mid] == target时候的处理。这个时候，因为 mid 这个位置上的数有可能是最后一个出现的target，所以不能写成 start = mid + 1（那样就跳过了正确解）。而如果是这样写的话，下面这组数据将出现超时(TLE)：

nums = [1,1], target = 1

将数据带入过一下代码：

start = 0, end = 1
while (0 < 1) {
   mid = 0 + (1 - 0) / 2 = 0
   if (nums[0] == 1) {
       start = 0;
   }
   ...
}

我们发现，start 将始终是0。

出现这个问题的主要原因是，mid = start + (end - start) / 2 这种写法是偏向start的。也就是说 mid 是中间偏左的位置。这样导致如果 start 和 end 已经是相邻关系，会导致 start 有可能在一轮循环之后保持不变。

或许你会说，那么我改成 mid = (start + end + 1) / 2 是否能解决问题呢？没错，确实可以解决 last position of target 的问题，但是这样之后 first position of target 就超时了。我们比较希望能够有一个理想的模板，无论是 first position of target 还是 last position of target，代码的区别尽可能的小和容易记住。

Other - Helper Functions

Find the first position of target

 public int firstPosition(int[] nums, int target) {
    // write your code here
    if (nums == null || nums.length == 0) {
        return -1;
    }

    int start = 0, end = nums.length - 1;
    while (start + 1 < end) {
        int mid = (end - start) / 2 + start;
        if (nums[mid] == target) {
            end = mid;
        } else if (nums[mid] < target) {
            start = mid;
        } else {
            end = mid;
        }
    }

    if (nums[start] == target) {
        return start;
    }
    if (nums[end] == target) {
        return end;
    }

    return -1;
}

Find the last position of target

public int lastPosition(int[] nums, int target) {
    // write your code here
    if (nums == null || nums.length == 0) {
        return -1;
    }
    int start = 0, end = nums.length - 1;
    while (start + 1 < end) {
        int mid = start + (end - start)/2;
        if (nums[mid] == target) {
            start = mid;
        } else if (nums[mid] > target) {
            end = mid;
        } else {
            start = mid;
        }
    }

    if (nums[end] == target) {
        return end;
    }
    if (nums[start] == target) {
        return start;
    }

    return -1;
}

Find the last element smaller than target

public static int lastSmall(int[] nums, int target) {
    int start = 0, end = nums.length - 1;
    while (start + 1 < end) {
        int mid = start + (end - start) / 2;
        if (nums[mid] < target) {
            start = mid;
        } else if (nums[mid] > target) {
            end = mid;
        } else {
            end = mid;
        }
    }

    if (nums[end] < target) {
        return end;
    }
    if (nums[start] < target) {
        return start;
    }

    return -1;
}

Find the first element larger than target

public static int firstLarge(int[] nums, int target) {
    int start = 0, end = nums.length - 1;
    while (start + 1 < end) {
        int mid = (end - start) / 2 + start;
        if (nums[mid] < target) {
            start = mid;
        } else if (nums[mid] > target) {
            end = mid;
        } else {
            start = mid;
        }
    }

    if (nums[start] > target) {
        return start;
    }
    if (nums[end] > target) {
        return end;
    }

    return nums.length;
}

Find Insert Position

/**
[1,3,5,6], 5 => 2
[1,3,5,6], 2 => 1
[1,3,5,6], 7 => 4
[1,3,5,6], 0 => 0
*/
class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        int start = 0;
        int end   = nums.length - 1;
        while (start + 1 < end) {
            int mid = (end - start) / 2 + start;
            if (nums[mid] == target) {
                return mid;
            } else if (target < nums[mid]) {
                end = mid;
            } else {
                start = mid;
            }
        }   

        if (target <= nums[start]) {
            return start;
        }
        else if (target <= nums[end]) {
            return end;
        }

        return end + 1;
    }
}

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Last updated 5 years ago