在旋转排序数组中搜索
“搜索旋转排序数组”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“在旋转排序数组中搜索”问题是二分搜索部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化在旋转排序数组中搜索的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读“在旋转排序数组中搜索”的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
有一个整数数组 nums 按升序排序（具有不同的值）。在传递给函数之前，nums 可能会在未知的主元索引 k (1 <= k < nums.length) 处进行旋转，从而生成的数组为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]。
给定可能旋转后的数组 nums 和整数 target，如果 target 位于 nums 中，则返回 target 的索引，如果不在 nums 中，则返回 -1 。
您必须编写一个运行时间复杂度为 O(log n) 的算法。
编写一个函数 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
示例
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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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 -1暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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