Trova il minimo nell'array ordinato ruotato
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Trova il minimo nell'array ordinato ruotato".
1. Impara
Il problema "Trova il minimo nell'array ordinato ruotato" è una sfida chiave nella sezione Ricerca binaria.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Trova minimo nell'array ordinato ruotato.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema per Trova minimo nell'array ordinato ruotato.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Supponiamo che un array di lunghezza n ordinato in ordine crescente venga ruotato tra 1 e n volte. Ad esempio, l'array [0,1,2,4,5,6,7] potrebbe diventare [4,5,6,7,0,1,2] se venisse ruotato 4 volte.
Si noti che la rotazione di un array [a[0], a[1], ..., a[n-1]] 1 volta dà come risultato [a[n-1], a[0], a[1], ..., a[n-2]].
Dato l'array ruotato ordinato nums di elementi univoci, restituisce l'elemento minimo di questo array.
È necessario scrivere un algoritmo che venga eseguito in tempo O(log n).
Scrivi una funzione findMin(nums: List[int]) -> int.
- •n == len(nums)
- •1 <= n <= 5000
- •-5000 <= nums[i] <= 5000
- •All integers in nums are unique
- •nums is sorted and rotated between 1 and n times
Esempi
nums = [3, 4, 5, 1, 2]
1
The original array was [1,2,3,4,5] rotated 3 times. The minimum is 1.
nums = [4, 5, 6, 7, 0, 1, 2]
0
The original array was [0,1,2,4,5,6,7] rotated 4 times. The minimum is 0.
nums = [11, 13, 15, 17]
11
Array is not rotated (or rotated n times). The minimum is the first element.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def find_min_opt(nums):
res = nums[0]
l, r = 0, len(nums) - 1
while l <= r:
if nums[l] < nums[r]:
res = min(res, nums[l])
break
m = (l + r) // 2
res = min(res, nums[m])
if nums[m] >= nums[l]:
l = m + 1
else:
r = m - 1
return resCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def find_min_brute(nums):
return min(nums)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Binary Search data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema di ricerca binaria standard.
Domande correlate
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