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
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
整体思路和普通的二分查找几乎没有区别,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
时间复杂度:O(logn)
二分查找的思路不难理解,但是边界条件容易出错,比如 循环结束条件中 left 和 right 的关系,更新 left 和 right 位置时要不要加 1 减 1。
下面给出两个可以直接套用的模板:
class Solution { public int searchInsert(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length; // 注意 while(left < right) { // 注意 int mid = (left + right) / 2; // 注意 if(nums[mid] == target) { // 相关逻辑 } else if(nums[mid] < target) { left = mid + 1; // 注意 } else { right = mid; // 注意 } } // 相关返回值 return 0; } }
class Solution { public int searchInsert(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; while(left <= right) { int mid = (left + right) / 2; if(nums[mid] == target) { return mid; } else if(nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return left; } }
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