Suche im gedrehten sortierten Array
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Suche in gedrehtem sortierten Array“.
1. Lernen
Das Problem der „Suche in rotiert sortierten Arrays“ ist eine zentrale Herausforderung im Bereich der binären Suche.
Diese Implementierung konzentriert sich auf einfache Logik in Python.
Wir legen bei unseren bereitgestellten Lösungen Wert auf technische Genauigkeit und Lesbarkeit des Codes.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisierung des Logikflusses für die Suche in einem gedrehten sortierten Array.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für „Suche in gedrehtem sortiertem Array“ sorgfältig durch.
2. Formulate brute force
Entwerfen Sie eine einfache iterative Lösung.
3. Identify inefficiency
Suchen Sie nach redundanten Berechnungen.
4. Optimize search path
Verwenden Sie Hashing oder Sortieren, um den Prozess zu beschleunigen.
5. Final Implementation
Bereinigen Sie den Code für Produktionsstandards.
Problemstellung
Es gibt ein ganzzahliges Array nums, das in aufsteigender Reihenfolge sortiert ist (mit unterschiedlichen Werten). Vor der Übergabe an Ihre Funktion wird nums möglicherweise an einem unbekannten Pivot-Index k (1 <= k < nums.length) rotiert, sodass das resultierende Array [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]] ist.
Geben Sie bei gegebenem Array nums nach der möglichen Rotation und einer Ganzzahl target den Index von target zurück, wenn er in nums ist, oder -1, wenn er nicht in nums ist.
Sie müssen einen Algorithmus mit einer Laufzeitkomplexität von O(log n) schreiben.
Schreiben Sie eine Funktion search(nums: List[int], target: int) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 5000
- •-10^4 <= nums[i] <= 10^4
- •All values of nums are unique
- •nums is an ascending array that is possibly rotated
- •-10^4 <= target <= 10^4
Beispiele
nums = [4, 5, 6, 7, 0, 1, 2], target = 0
4
0 is found at index 4.
nums = [4, 5, 6, 7, 0, 1, 2], target = 3
-1
3 is not in the array.
nums = [1], target = 0
-1
0 is not in the array.
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Edge Cases to Watch
- Leere Eingabestrukturen
- Einzelelementeingaben
- Große numerische Grenzen
Bereit zur Lösung?
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Einblicke und Variationen in Interviews
Aufschlüsselung der Komplexitätsanalyse
Warum Zeit: Directly evaluates all possibilities.
Warum Weltraum: Uses standard local memory.
Warum Zeit: Optimized paths reduce total operations.
Warum Weltraum: May trade memory for speed.
Optimierter Lösungs-Python-Code
Optimierter Lösungs-Python-Code
def search_opt(nums, target):
l, r = 0, len(nums) - 1
while l <= r:
mid = (l + r) // 2
if target == nums[mid]:
return mid
if nums[l] <= nums[mid]:
if target > nums[mid] or target < nums[l]:
l = mid + 1
else:
r = mid - 1
else:
if target < nums[mid] or target > nums[r]:
r = mid - 1
else:
l = mid + 1
return -1Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def search_brute(nums, target):
try: return nums.index(target)
except: return -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Binary Search data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die Standardproblemeigenschaften der binären Suche.
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