LeetCode | 0034. 在排序數(shù)組中查找元素的第一個和最后一個位置【Python】

LeetCode 0034. Find First and Last Position of Element in Sorted Array在排序數(shù)組中查找元素的第一個和最后一個位置【Medium】【Python】【二分】

Problem

LeetCode

Given an array of integers nums sorted in ascending order, find the starting and ending position of a given target value.

Your algorithm's runtime complexity must be in the order of O(log n).

If the target is not found in the array, return [-1, -1].

Example 1:

Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
Output: [3,4]

Example 2:

Input: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
Output: [-1,-1]

問題

力扣

給定一個按照升序排列的整數(shù)數(shù)組 nums,和一個目標(biāo)值 target本辐。找出給定目標(biāo)值在數(shù)組中的開始位置和結(jié)束位置桥帆。

你的算法時間復(fù)雜度必須是 O(log n) 級別。

如果數(shù)組中不存在目標(biāo)值慎皱,返回 [-1, -1]老虫。

示例 1:

輸入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
輸出: [3,4]

示例 2:

輸入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
輸出: [-1,-1]

思路

二分查找

兩次二分查找。
1. 查找 left茫多,所以 nums[mid] < target 時祈匙,才移動 left 指針
2. 查找 right,所以 nums[mid] <= target 時天揖,才移動 left 指針
3. lower_bound 返回的是開始的第一個滿足條件的位置夺欲,而 upper_bound 返回的是第一個不滿足條件的位置。所以今膊,當(dāng)兩個相等的時候代表沒有找到些阅,如果找到了的話,需要返回的是 [left, right - 1]斑唬。

時間復(fù)雜度: O(logn)
空間復(fù)雜度: O(1)

Python代碼

class Solution(object):
    def searchRange(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[int]
        """
        # solution one: binary search
        left = self.lowwer_bound(nums, target)
        right = self.higher_bound(nums, target)
        if left == right:
            return [-1, -1]
        return [left, right - 1]
    
    def lowwer_bound(self, nums, target):
        # find in range [left, right)
        left, right = 0, len(nums)
        while left < right:
            mid = int((left + right) / 2)
            if nums[mid] < target:  # <
                left = mid + 1
            else:
                right = mid
        return left
    
    def higher_bound(self, nums, target):
        # find in range [left, right)
        left, right = 0, len(nums)
        while left < right:
            mid = int((left + right) / 2)
            if nums[mid] <= target:  # <=
                left = mid + 1
            else:
                right = mid
        return left

        # # solution two: bisect
        # left = bisect.bisect_left(nums, target)
        # right = bisect.bisect_right(nums, target)
        # if left == right:
        #     return [-1, -1]
        # return [left, right - 1]

代碼地址

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