# 第60期-基础算法:二分查找 搜索插入位置
Python是一门需要不断实践练习的编程语言,本文档将AI大学堂学员交流群的Python每周练习进行汇总,希望各位小伙伴能够多进行实践练习,逐渐爱上这门神奇的编程语言,掌握它并在生活中能够使用它。
# 1 问题描述
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。
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
初始代码
from typing import List
class Solution:
def searchInsert(nums: List[int], target: int) -> int:
#在此之间填写代码
if __name__ == "__main__":
print(Solution.searchInsert([1,3,5,6],5))
print(Solution.searchInsert([1,3,5,6],2))
print(Solution.searchInsert([1,3,5,6],7))
print(Solution.searchInsert([1,3,5,6],0))
print(Solution.searchInsert([1],0))
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# 2 解题思路
- 标签:二分查找
- 如果该题目暴力解决的话需要O(n)的时间复杂度,但是如果二分的话则可以降低到O(logn)的时间复杂度
- 二分查找整体思路为:先设定左侧下标 left 和右侧下标 right,再计算中间下标 mid
- 每次根据 nums[mid] 和 target 之间的大小进行判断,相等则直接返回下标,nums[mid] < target 则 left 右移,nums[mid] > target 则 right 左移
- 查找结束如果没有相等值则返回 left,该值为插入位置
# 3 解题方法
from typing import List
class Solution:
def searchInsert(nums: List[int], target: int) -> int:
left,right=0,len(nums)-1
while left<=right:
m=(left+right)//2
if nums[m]>target:right=m-1
elif nums[m]<target:left=m+1
else:
return m
return left
if __name__ == "__main__":
print(Solution.searchInsert([1,3,5,6],5))
print(Solution.searchInsert([1,3,5,6],2))
print(Solution.searchInsert([1,3,5,6],7))
print(Solution.searchInsert([1,3,5,6],0))
print(Solution.searchInsert([1],0))
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第1-3,13-18行: 题目中已经给出的信息,运行代码时要根据这些代码进行编辑
第4行: 设置双指针left、right,分别从左、右遍历列表nums
第5行: 设置循环,当left左指针小于right右指针时,列表还未遍历完,继续循环
第6行: 左指针小于右指针时,定义变量m为left和right的中位数(二分查找中的二分)
第7行: 判断此中位数索引对应的数值是否大于目标数值,若是,则令右指针等于m-1(若目标在列表中,此时右指针索引对应的数值一定大于或等于目标数)
第8行: 判断此中位数索引对应的数值是否小于于目标数值,若是,则令左指针等于m+1(若目标在列表中,此时左指针索引对应的数值一定小于或等于目标数)
第9-10行: 若既不大于又不小于目标数值,直接则以找到目标数,直接返回其索引
第6-10行: 在此循环中,可以一直保证目标数target一直在left左指针和right右指针之间
第11行: 若循环结束还未遇到目标数值,则目标数值不在列表中,此时根据题意返回其插入的位置索引,即在列表中比目标值大一点的值的索引。由于循环结束后,left左指针大于right右指针,所以插入位置为left指针对应的位置,则返回left值
代码运行结果为:
# 算法讲解
这里用到了基础算法:二分查找,简单讲解下这个算法:
二分查找法
如果要查找的数据已经事先排好序了,就可以使用二分查找法来进行查找
以升序数列为例,比较一个元素与数列中的中间位置的元素的大小,如果比中间位置的元素大,则继续在后半部分的数列中进行二分查找;如果比中间位置的元素小,则在数列的前半部分进行比较;如果相等,则找到了元素的位置。每次比较的数列长度都会是之前数列的一半,直到找到相等元素的位置或者最终没有找到要找的元素。
算法复杂度
二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法中止;如果x<a[n/2],则只要在数组a的左半部分继续搜索x,如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x.
时间复杂度:因为每次查找都会比上一次少一半的范围,最多只需要比较log2(n)次,所以时间复杂度为O(logn)。
分析
二分查找法必须事先经过排序,且要求所有被查数据都必须加载到内存中方能进行。
此法适用于不需增删的静态数据
发散
常见的查找方法还有:顺序查找法、插值查找法、斐波拉契查找法、哈希查找法等,有兴趣的同学可以去研究一下。
# 4 视频解析
高清视频讲解,请查看AI大学堂Python基础实战100例 (opens new window)
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