今天分享的题目来源于 LeetCode 上的剑指 Offer 系列 面试题11.旋转数组的最小数字。根据统计,在腾讯的算法面试环节出现频率较高,属于简单中等难度。
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。例如,数组[3,4,5,1,2] 为 [1,2,3,4,5] 的一个旋转,该数组的最小值为 1。
示例 1:
输入:[3,4,5,1,2]
输出:1
示例 2:
输入:[2,2,2,0,1]
输出:0
这道题最直观的解法是 从头到尾遍历数组一次,轻轻松松就能找出最小的元素。
这种思路的时间复杂度显然是 O(n)。
很显然,这种做法 没有利用输入的旋转数组的特性,所以在面试环节面试官肯定会问你:还能优化一下吗?。
一般的,O(n) 复杂度的优化我们都是往 二分查找这个思路上去考虑的。
设置 start, end 指针分别指向 numbers 数组左右两端,取它们的中点 mid = (start + end ) / 2,然后将 **numbers[mid] ** 与 numbers[end] 进行对比:
1、当 numbers[mid] > numbers[end]
此时,mid 在 左排序数组 中,而旋转点 x 一定在 [ mid + 1,end ] 闭区间内,所以接下来的操作是在 [ mid + 1,end ] 区间内寻找旋转点,相应的,改变 start 的值为 mid + 1。
2、numbers[mid] < numbers[end]
此时,mid 在 右排序数组 中,而旋转点 x 一定在 [ start,mid ] 闭区间内,所以接下来的操作是在 [ start,mid ] 区间内寻找旋转点,相应的,改变 end 的值为 mid 。
3、numbers[mid] = numbers[end]
class Solution {
public int minArray(int[] numbers) {
//设置 start, end 指针分别指向 numbers 数组左右两端
int start = 0, end = numbers.length - 1;
//循环判断处理,直到找到结果
while (start < end) {
// mid 为中点(这里向下取整,比如 ( 2 + 7 )/ 2 = 4 )
int mid = (start + end) / 2;
//当 mid 点所在元素大于数组末端的元素时,这意味着 [start , mid] 是有序的数组
if (numbers[mid] > numbers[end]){
// 所以旋转点在 [ mid + 1, end ] 区间里面 ,更新 start 的位置为 mid + 1
start = mid + 1;
}else if (numbers[mid] < numbers[end]){
// 当 mid 点所在元素小于数组开始端的元素时,这意味着 [mid , end] 是有序的数组
// 所以旋转点在 [ start, mid ] 区间里面 ,更新 end 的位置为 mid
end = mid;
//思考题:为什么 start 是更新为 mid + 1,而 end 却是更新为 mid
}else{
//此时,出现了 numbers[mid] = numbers[end] 的情况,无法判断
// [ start , mid ] 为有序数组区间
// 还是 [ mid , end ] 为有序数组区间
// 比如: [1, 0, 1, 1, 1] 和 [1, 1, 1, 0, 1]
// 所以这里采取遍历的方式
return findMin(numbers,start,end);
}
}
return numbers[start];
}
public int findMin(int[] numbers,int start,int end){
int result = numbers[start];
for(int i = start;i <= end;i++){
if (numbers[i] < result) {
result = numbers[i];
}
}
return result;
}
}
时间复杂度
时间复杂度为 O(log2N)。
空间复杂度
空间复杂度为 O(1)。
二分查找
数组
来源 | 五分钟学算法
作者 | 程序员吴师兄
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