Cerca nell'array ordinato ruotato
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Cerca nell'array ordinato ruotato".
1. Impara
Il problema della "Ricerca 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 la ricerca nell'array ordinato ruotato.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema per la ricerca 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
Esiste un array di numeri interi nums ordinato in ordine crescente (con valori distinti). Prima di essere passato alla funzione, nums viene eventualmente ruotato in corrispondenza di un indice pivot sconosciuto k (1 <= k < nums.length) in modo tale che l'array risultante sia [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]].
Dato l'array nums dopo l'eventuale rotazione e un intero target, restituisce l'indice di target se è in nums, o -1 se non è in nums.
È necessario scrivere un algoritmo con complessità di runtime O(log n).
Scrivi una funzione 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
Esempi
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
- 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 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 -1Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà del problema di ricerca binaria standard.
Domande correlate
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