Rechercher dans un tableau trié avec rotation
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Recherche dans un tableau trié avec rotation ».
1. Apprendre
Le problème « Recherche dans un tableau trié avec rotation » est un défi clé dans la section Recherche binaire.
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 trié avec rotation.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour la recherche dans un tableau trié avec rotation.
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
Il existe un tableau d'entiers nums trié par ordre croissant (avec des valeurs distinctes). Avant d'être transmis à votre fonction, nums subit peut-être une rotation à un index pivot inconnu k (1 <= k < nums.length) de telle sorte que le tableau résultant soit [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]].
Étant donné le tableau nums après la rotation possible et un entier target, renvoie l'index de target s'il est dans nums, ou -1 s'il n'est pas dans nums.
Vous devez écrire un algorithme avec une complexité d'exécution O(log n).
Écrivez une fonction 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
Exemples
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
- 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_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 -1Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
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
Les propriétés standard du problème de recherche binaire s’appliquent.
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