算法leetcode｜81. 搜索旋转排序数组 II（rust重拳出击）

文章目录

• 81. 搜索旋转排序数组 II：
• • 样例 1：
  • 样例 2：
  • 提示：
  • 进阶：
• 分析：
• 题解：
• • rust：
  • go：
  • c++：
  • python：
  • java：

81. 搜索旋转排序数组 II：

已知存在一个按非降序排列的整数数组 nums ，数组中的值不必互不相同。

在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 旋转 ，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]（下标 从 0 开始 计数）。例如， [0,1,2,4,4,4,5,6,6,7] 在下标 5 处经旋转后可能变为 [4,5,6,6,7,0,1,2,4,4] 。

给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target ，请你编写一个函数来判断给定的目标值是否存在于数组中。如果 nums 中存在这个目标值 target ，则返回 true ，否则返回 false 。

你必须尽可能减少整个操作步骤。

样例 1：

输入：nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 0输出：true

样例 2：

输入：nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 3输出：false

提示：

• 1 <= nums.length <= 5000
• -10⁴ <= nums[i] <= 10⁴
• 题目数据保证 nums 在预先未知的某个下标上进行了旋转
• -10⁴ <= target <= 10⁴

进阶：

• 这是 搜索旋转排序数组 的延伸题目，本题中的 nums 可能包含重复元素。
• 这会影响到程序的时间复杂度吗？会有怎样的影响，为什么？

分析：

• 面对这道算法题目，二当家的再次陷入了沉思。
• 如果没有旋转，那肯定使用二分查找，二分查找可以在每一次循环遍历都排除一半的数据，效率非常高。
• 要使用二分查找，数组必须是有序的，但是数组已经被旋转了，所以并不是完全有序，但也并不是完全没有办法。
• 一般的二分是每次比较中间元素，然后判断元素是否相等，如果不相等再看元素应该在左半部分，还是右半部分，由此排除一半的元素，再继续在另一部分中重复这样的逻辑。
• 我们可以使用变形的二分查找，可以想到，有序数组旋转后，从中分成两部分，一定有一部分是有序的，而另一部分也是部分有序，但是头一定不小于尾，所以我们可以先判断哪一部分有序，然后再看目标数字是否在有序那部分当中，来决定改变左边界，还是右边界，这样便可以达到二分查找的效率。
  
• 由于数组中允许重复元素，那么在某一次查找时，可能会出现中间元素和头尾元素都是相同的情况，这时候就没办法判断哪半部分是有序的，也就不能直接排除一半的元素，但是我们可以将头和尾的元素排除掉。

题解：

rust：

impl Solution {    pub fn search(nums: Vec<i32>, target: i32) -> bool {        let n = nums.len();        if n == 0 {            return false;        }        if n == 1 {            return nums[0] == target;        }        let (mut l, mut r) = (0, n - 1);        while l <= r {            let mid = (l + r) >> 1;            if nums[mid] == target {                return true;            }            if nums[l] == nums[mid] && nums[mid] == nums[r] {                if r == 0 {                    // 防止r溢出到非常大                    return false;                }                l += 1;                r -= 1;            } else if nums[l] <= nums[mid] {                if nums[l] <= target && target < nums[mid] {                    r = mid - 1;                } else {                    l = mid + 1;                }            } else {                if nums[mid] < target && target <= nums[n - 1] {                    l = mid + 1;                } else {                    r = mid - 1;                }            }        }        return false;    }}

Go：

func search(nums []int, target int) bool {    n := len(nums)if n == 0 {return false}if n == 1 {return nums[0] == target}l, r := 0, n-1for l <= r {mid := (l + r) >> 1if nums[mid] == target {return true}if nums[l] == nums[mid] && nums[mid] == nums[r] {l++r--} else if nums[l] <= nums[mid] {if nums[l] <= target && target < nums[mid] {r = mid - 1} else {l = mid + 1}} else {if nums[mid] < target && target <= nums[n-1] {l = mid + 1} else {r = mid - 1}}}return false}

c++：

class Solution {public:    bool search(vector<int>& nums, int target) {        const int n = nums.size();        if (n == 0) {            return false;        }        if (n == 1) {            return nums[0] == target;        }        int l = 0, r = n - 1;        while (l <= r) {            int mid = (l + r) >> 1;            if (nums[mid] == target) {                return true;            }            if (nums[l] == nums[mid] && nums[mid] == nums[r]) {                ++l;                --r;            } else if (nums[l] <= nums[mid]) {                if (nums[l] <= target && target < nums[mid]) {                    r = mid - 1;                } else {                    l = mid + 1;                }            } else {                if (nums[mid] < target && target <= nums[n - 1]) {                    l = mid + 1;                } else {                    r = mid - 1;                }            }        }        return false;    }};

python：

class Solution:    def search(self, nums: List[int], target: int) -> bool:        if not nums:            return False        n = len(nums)        if n == 1:            return nums[0] == target        l, r = 0, n - 1        while l <= r:            mid = (l + r) >> 1            if nums[mid] == target:                return True            if nums[l] == nums[mid] and nums[mid] == nums[r]:                l += 1                r -= 1            elif nums[l] <= nums[mid]:                if nums[l] <= target < nums[mid]:                    r = mid - 1                else:                    l = mid + 1            else:                if nums[mid] < target <= nums[n - 1]:                    l = mid + 1                else:                    r = mid - 1        return False

java：

class Solution {    public boolean search(int[] nums, int target) {        final int n = nums.length;        if (n == 0) {            return false;        }        if (n == 1) {            return nums[0] == target;        }        int l = 0, r = n - 1;        while (l <= r) {            int mid = (l + r) / 2;            if (nums[mid] == target) {                return true;            }            if (nums[l] == nums[mid] && nums[mid] == nums[r]) {                ++l;                --r;            } else if (nums[l] <= nums[mid]) {                if (nums[l] <= target && target < nums[mid]) {                    r = mid - 1;                } else {                    l = mid + 1;                }            } else {                if (nums[mid] < target && target <= nums[n - 1]) {                    l = mid + 1;                } else {                    r = mid - 1;                }            }        }        return false;    }}

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本文由 二当家的白帽子：https://le-yi.blog.csdn.net/ 博客原创~

来源地址：https://blog.csdn.net/leyi520/article/details/132888132