Pesquisar em matriz classificada girada
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Search In Rotated Sorted Array'.
1. Aprenda
O problema de 'Pesquisa em matriz classificada rotacionada' é um desafio importante na seção Pesquisa binária.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para Search In Rotated Sorted Array.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a declaração do problema para Search In Rotated Sorted Array.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Existe uma matriz inteira nums classificada em ordem crescente (com valores distintos). Antes de ser passado para sua função, nums é possivelmente girado em um índice pivô desconhecido k (1 <= k < nums.length) de modo que a matriz resultante seja [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]].
Dado o array nums após a rotação possível e um inteiro target, retorne o índice de target se estiver em nums, ou -1 se não estiver em nums.
Você deve escrever um algoritmo com complexidade de tempo de execução O(log n).
Escreva uma função 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
Exemplos
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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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 -1Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por 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
Aplicam-se propriedades de problema de pesquisa binária padrão.
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