Rechercher dans un tableau presque trié
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Recherche dans un tableau presque trié ».
1. Apprendre
Le problème « Recherche dans un tableau presque trié » est un défi clé dans la section Recherche et tri.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour la recherche dans un tableau presque trié.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour la recherche dans un tableau presque trié.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Écrivez une fonction search_almost_sorted(arr, target) qui recherche une valeur target dans un tableau presque trié arr. Un tableau presque trié est un tableau dans lequel un élément qui devrait être à l'index i dans un tableau entièrement trié peut plutôt être à l'index i-1, i ou i+1. Renvoie l'index de base 0 de la cible si elle est trouvée, sinon renvoie -1.
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^9 <= arr[i], target <= 10^9
- •All elements in arr are unique.
Exemples
search_almost_sorted([10, 3, 40, 20, 50, 80, 70], 40)
2
40 is at index 2 (which is its correct position in a fully sorted version).
search_almost_sorted([10, 3, 40, 20, 50, 80, 70], 90)
-1
90 does not exist in the array.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def search_almost_sorted_opt(arr, x):
l, r = 0, len(arr) - 1
while l <= r:
m = (l + r) // 2
if arr[m] == x: return m
if m > l and arr[m-1] == x: return m - 1
if m < r and arr[m+1] == x: return m + 1
if arr[m] > x: r = m - 2
else: l = m + 2
return -1Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def search_almost_sorted_brute(arr, x):
try: return arr.index(x)
except: return -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Searching & Sorting data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de recherche et de tri s’appliquent.
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