Java C++解決在排序數(shù)組中查找數(shù)字出現(xiàn)次數(shù)問題
1、題目
統(tǒng)計一個數(shù)字在排序數(shù)組中出現(xiàn)的次數(shù)。
示例 1:
輸入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
輸出: 2
示例 2:
輸入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
輸出: 0
提示:
- 0 <= nums.length <= 10^5
- -10^9 <= nums[i] <= 10^9
- nums 是一個非遞減數(shù)組
- -10^9 <= target <= 10^9
2、思路

統(tǒng)計一個數(shù)字在排序數(shù)組中出現(xiàn)的次數(shù)。
樣例:

如樣例所示,nums = [5,7,7,8,8,10],target = 8,8在數(shù)組中出現(xiàn)的次數(shù)為2,于是最后返回2。
數(shù)組有序,因此可以使用二分來做。兩次二分,第一次二分查找第一個>= target的位置begin;第二次二分查找最后一個<= target的位置end,查找成功則返回end - begin + 1,即為數(shù)字在排序數(shù)組中出現(xiàn)的次數(shù),否則返回0,表示該數(shù)沒有在數(shù)組中出現(xiàn)。
二分模板:
模板1
當(dāng)我們將區(qū)間[l, r]劃分成[l, mid]和[mid + 1, r]時,其更新操作是r = mid或者l = mid + 1,計算mid時不需要加1,即mid = (l + r)/2。
C++/java代碼模板:
int bsearch_1(int l, int r)
{
while (l < r)
{
int mid = (l + r)/2;
if (check(mid)) r = mid;
else l = mid + 1;
}
return l;
}
模板2
當(dāng)我們將區(qū)間[l, r]劃分成[l, mid - 1]和[mid, r]時,其更新操作是r = mid - 1或者l = mid,此時為了防止死循環(huán),計算mid時需要加1,即mid = ( l + r + 1 ) /2。
C++/java 代碼模板:
int bsearch_2(int l, int r)
{
while (l < r)
{
int mid = ( l + r + 1 ) /2;
if (check(mid)) l = mid;
else r = mid - 1;
}
return l;
}
為什么兩個二分模板的mid取值不同?
對于第二個模板,當(dāng)我們更新區(qū)間時,如果左邊界l更新為l = mid,此時mid的取值就應(yīng)為mid = (l + r + 1)/ 2。因為當(dāng)右邊界r = l + 1時,此時mid = (l + l + 1)/2,相當(dāng)于下取整,mid為l,左邊界再次更新為l = mid = l,相當(dāng)于沒有變化。while循環(huán)就會陷入死循環(huán)。因此,我們總結(jié)出來一個小技巧,當(dāng)左邊界要更新為l = mid時,我們就令 mid =(l + r + 1)/2,相當(dāng)于上取整,此時就不會因為r取特殊值r = l + 1而陷入死循環(huán)了。
而對于第一個模板,如果左邊界l更新為l = mid + 1,是不會出現(xiàn)這樣的困擾的。因此,大家可以熟記這兩個二分模板,基本上可以解決99%以上的二分問題,再也不會被二分的邊界取值所困擾了。
什么時候用模板1?什么時候用模板2?
假設(shè)初始時我們的二分區(qū)間為[l,r],每次二分縮小區(qū)間時,如果左邊界l要更新為 l = mid,此時我們就要使用模板2,讓 mid = (l + r + 1)/ 2,否則while會陷入死循環(huán)。如果左邊界l更新為l = mid + 1,此時我們就使用模板1,讓mid = (l + r)/2。因此,模板1和模板2本質(zhì)上是根據(jù)代碼來區(qū)分的,而不是應(yīng)用場景。如果寫完之后發(fā)現(xiàn)是l = mid,那么在計算mid時需要加上1,否則如果寫完之后發(fā)現(xiàn)是l = mid + 1,那么在計算mid時不能加1。
為什么模板要取while( l < r),而不是while( l <= r)?
本質(zhì)上取l < r 和 l <= r是沒有任何區(qū)別的,只是習(xí)慣問題,如果取l <= r,只需要修改對應(yīng)的更新區(qū)間即可。
while循環(huán)結(jié)束條件是l >= r,但為什么二分結(jié)束時我們優(yōu)先取r而不是l?
二分的while循環(huán)的結(jié)束條件是l >= r,所以在循環(huán)結(jié)束時l有可能會大于r,此時就可能導(dǎo)致越界,二分問題我們優(yōu)先取r。
二分查找的實現(xiàn)細(xì)節(jié):
1、二分查找時,首先要確定我們要查找的邊界值,保證每次二分縮小區(qū)間時,邊界值始終包含在內(nèi)。
2、注意看下面的每張圖,最后的答案就是紅色箭頭指出的位置,也是我們二分的邊界值。如果不清楚每次二分時,區(qū)間是如何更新的,可以畫出和下面類似的圖,每次更新區(qū)間時,要保證邊值始終包含在內(nèi),這樣關(guān)于左右邊界的更新就會一目了然。
第一次查找target起始位置:
1、二分的范圍,l = 0, r = nums.size() - 1,我們?nèi)ザ植檎?gt;= target的最左邊界begin。
2、當(dāng)nums[mid] >= target時,往左半?yún)^(qū)域找,r = mid。

3、當(dāng)nums[mid] < target時, 往右半?yún)^(qū)域找,l = mid + 1。

4、如果nums[r] != target,說明數(shù)組中不存在目標(biāo)值 target,返回 0。否則我們就找到了第一個>=target的位置begin。
第二次查找target結(jié)束位置:
1、二分的范圍,l = 0, r = nums.size() - 1,我們?nèi)ザ植檎?lt;= target的最右邊界end。
2、當(dāng)nums[mid] <= target時,往右半?yún)^(qū)域找,l = mid。

3、當(dāng)nums[mid] > target時, 往左半?yún)^(qū)域找,r = mid - 1。

4、找到了最后一個<= target的位置begin,返回end - begin + 1即可。
時間復(fù)雜度分析: 兩次二分查找的時間復(fù)雜度為 O ( l o g n ) O(logn)O(logn)。
空間復(fù)雜度分析: 沒有使用額外的數(shù)組,因此空間復(fù)雜度為O ( 1 ) O(1)O(1)。
3、c++代碼
class Solution {
public:
int search(vector<int>& nums, int target) {
if(!nums.size()) return 0;
int l = 0, r = nums.size() - 1;
while(l < r) //查找target的開始位置
{
int mid = (l + r) / 2;
if(nums[mid] >= target) r = mid;
else l = mid + 1;
}
if(nums[r] != target) return 0 ; //查找失敗
int begin = r; //記錄開始位置
l = 0, r = nums.size() - 1;
while(l < r) //查找tatget的結(jié)束位置
{
int mid = (l + r + 1) / 2;
if(nums[mid] <= target) l = mid;
else r = mid - 1;
}
int end = r; //記錄結(jié)束位置
return end - begin + 1;
}
};
4、java代碼
class Solution {
public int search(int[] nums, int target) {
if(nums.length == 0) return 0;
int l = 0, r = nums.length - 1;
while(l < r) //查找target的開始位置
{
int mid = (l + r) / 2;
if(nums[mid] >= target) r = mid;
else l = mid + 1;
}
if(nums[r] != target) return 0 ; //查找失敗
int begin = r; //記錄開始位置
l = 0; r = nums.length - 1;
while(l < r) //查找tatget的結(jié)束位置
{
int mid = (l + r + 1) / 2;
if(nums[mid] <= target) l = mid;
else r = mid - 1;
}
int end = r; //記錄結(jié)束位置
return end - begin + 1;
}
}
到此這篇關(guān)于Java C++解決在排序數(shù)組中查找數(shù)字出現(xiàn)次數(shù)問題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java C++ 在數(shù)組中查找數(shù)字出現(xiàn)次數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
基于Jackson實現(xiàn)API接口數(shù)據(jù)脫敏的示例詳解
用戶的一些敏感數(shù)據(jù),例如手機(jī)號、郵箱、身份證等信息,在數(shù)據(jù)庫以明文存儲,但在接口返回數(shù)據(jù)給瀏覽器(或三方客戶端)時,希望對這些敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏,所以本文就給大家介紹以惡如何利用Jackson實現(xiàn)API接口數(shù)據(jù)脫敏,需要的朋友可以參考下2023-08-08
Java利用條件運(yùn)算符的嵌套來完成學(xué)習(xí)成績的劃分
這篇文章主要介紹了Java利用條件運(yùn)算符的嵌套來完成學(xué)習(xí)成績的劃分,需要的朋友可以參考下2017-02-02
IDEA+maven+SpringBoot+JPA+Thymeleaf實現(xiàn)Crud及分頁
這篇文章主要介紹了不需要電腦任何操作基于IDEA + maven + SpringBoot + JPA + Thymeleaf實現(xiàn)CRUD及分頁,需要的朋友可以參考下2018-03-03
基于Springboot執(zhí)行多個定時任務(wù)并動態(tài)獲取定時任務(wù)信息
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了基于Springboot執(zhí)行多個定時任務(wù)并動態(tài)獲取定時任務(wù)信息,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-04-04
spring cloud升級到spring boot 2.x/Finchley.RELEASE遇到的坑
這篇文章主要介紹了spring cloud升級到spring boot 2.x/Finchley.RELEASE遇到的坑,小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2018-08-08

