二分探索 ---パイセップ--- 「二分探索」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 昇順にソートされた整数 __PYCODE_0__ の配列と整数 __PYCODE_1__ を指定して、__PYCODE_3__ 内の __PYCODE_2__ を検索する関数を作成します。 __PYCODE_4__ が存在する場合は、そのインデックスを返します。それ以外の場合は、__PYCODE_5__ を返します。 実行時の複雑度が O(log n) のアルゴリズムを作成する必要があります。 関数 __PYCODE_6__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 二分探索 ---パイセップ--- 「二分探索」問題は、二分探索セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- 二分探索のロジックフローを視覚化します。 ---パイセップ--- 二分探索の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 二分探索アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の二分探索問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの二分探索固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 2D マトリックスの検索 ---パイセップ--- 「2D 行列の検索」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 次の 2 つのプロパティを持つ __PYCODE_0__ 整数行列 __PYCODE_1__ が与えられます。 - 各行は降順ではない順にソートされます。 - 各行の最初の整数が、前の行の最後の整数より大きい。 整数 __PYCODE_2__ を指定すると、__PYCODE_4__ が __PYCODE_5__ にある場合は __PYCODE_3__ を返し、それ以外の場合は __PYCODE_6__ を返します。 解は O(log(m * n)) の時間計算量で記述する必要があります。 関数 __PYCODE_7__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 二分探索 ---パイセップ--- 「2D 行列の検索」問題は、二分探索セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- 2D マトリックスの検索のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 2D 行列の検索の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。
Detailed guide and Python implementation for the 'Binary Search' problem.
1. 学ぶ
The 'Binary Search' problem is a key challenge in the Binary Search section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Binary Search.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Binary Search carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Given an array of integers nums which is sorted in ascending order, and an integer target, write a function to search target in nums. If target exists, return its index. Otherwise, return -1.
You must write an algorithm with O(log n) runtime complexity.
Write a function search(nums: List[int], target: int) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 10^4
- •-10^4 < nums[i], target < 10^4
- •All integers in nums are unique
- •nums is sorted in ascending order
例
nums = [-1, 0, 3, 5, 9, 12], target = 9
4
9 exists in nums and its index is 4.
nums = [-1, 0, 3, 5, 9, 12], target = 2
-1
2 does not exist in nums so return -1.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def binary_search_opt(arr, x):
l, r = 0, len(arr) - 1
while l <= r:
mid = l + (r - l) // 2
if arr[mid] == x:
return mid
if arr[mid] < x:
l = mid + 1
else:
r = mid - 1
return -1ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def binary_search_recursive(arr, x, l, r):
if r >= l:
mid = l + (r - l) // 2
if arr[mid] == x:
return mid
elif arr[mid] > x:
return binary_search_recursive(arr, x, l, mid - 1)
else:
return binary_search_recursive(arr, x, mid + 1, r)
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
Standard Binary Search problem properties apply.
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