在幾乎排序的數組中搜索
「在幾乎排序的陣列中搜尋」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「在幾乎排序的陣列中搜尋」問題是搜尋和排序部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化幾乎排序數組中搜尋的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀「在幾乎排序的陣列中搜尋」的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
寫一個函數 search_almost_sorted(arr, target)，在幾乎排序的陣列 arr 中搜尋 target 值。幾乎排序的陣列是這樣一種數組，其中應位於完全排序數組中索引 i 處的元素可以位於索引 i-1、i 或 i+1 處。如果找到則傳回目標的從 0 開始的索引，否則傳回 -1。
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •-10^9 <= arr[i], target <= 10^9
- •All elements in arr are unique.
範例
search_almost_sorted([10, 3, 40, 20, 50, 80, 70], 40)
2
40 is at index 2 (which is its correct position in a fully sorted version).
search_almost_sorted([10, 3, 40, 20, 50, 80, 70], 90)
-1
90 does not exist in the array.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
def search_almost_sorted_opt(arr, x):
l, r = 0, len(arr) - 1
while l <= r:
m = (l + r) // 2
if arr[m] == x: return m
if m > l and arr[m-1] == x: return m - 1
if m < r and arr[m+1] == x: return m + 1
if arr[m] > x: r = m - 2
else: l = m + 2
return -1暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
def search_almost_sorted_brute(arr, x):
try: return arr.index(x)
except: return -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Searching & Sorting data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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