Buscar en matriz ordenada rotada
Guía detallada e implementación de Python para el problema 'Buscar en matriz ordenada rotada'.
1. aprender
El problema de 'Buscar en una matriz ordenada rotada' es un desafío clave en la sección de búsqueda binaria.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel fácil en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualización del flujo lógico para la búsqueda en una matriz ordenada rotada.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de Búsqueda en matriz ordenada rotada.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Hay una matriz de números enteros nums ordenada en orden ascendente (con valores distintos). Antes de pasarlo a su función, nums posiblemente se gire en un índice de pivote desconocido k (1 <= k < nums.length) de modo que la matriz resultante sea [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]].
Dado el array nums después de la posible rotación y un número entero target, devuelve el índice de target si está en nums, o -1 si no está en nums.
Debe escribir un algoritmo con una complejidad de tiempo de ejecución O(log n).
Escribe una función 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
Ejemplos
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.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
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 -1Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
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
Se aplican las propiedades del problema de búsqueda binaria estándar.
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