LeetCodeAnimation/0053 - I. Find number in sort arrayI/Article/Interview Question 53 - I. Find number in sort arrayI.md

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2020-04-17 00:16:32 +08:00
# 面试题53 - I. 在排序数组中查找数字 I
> 本文首发于公众号图解面试算法 [图解 LeetCode ](<https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation>) 系列文章之一。
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题目来源于 LeetCode 面试题53 - I. 在排序数组中查找数字 I. 是算法入门的一道题
## 题目
统计一个数字在排序数组中出现的次数
2020-04-17 16:13:19 +08:00
2020-04-17 00:16:32 +08:00
示例 1:
```
输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出: 2
```
示例 2:
```
输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出: 0
```
2020-04-17 16:13:19 +08:00
2020-04-17 00:16:32 +08:00
限制
```
0 <= 数组长度 <= 50000
```
## 思路解析
### 暴力循环法
题目看上去是很简单就是找到一个目标数字在数组中出现的次数不管数组是有序还是无序的我们都可以用的一种方法就是暴力循环法
#### 思路
定义一个count来记录目标值出现的次数初始值为0然后遍历这个数组然后如果当前值和目标值target一致那么count就加一最后return count这种解法的时间复杂度是O(N)
#### 代码实现
```javaScript
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number}
*/
var search = function(nums, target) {
let count = 0;
for(let i of nums) {
if (i === target) {
count++
}
}
return count
};
```
### 改良的暴力循环
#### 思路
因为数组已排序了所以我们其实可以不用遍历全部用双指针分别从头部和尾部开始同时遍历然后找到目标值的左右边界的位置然后通过计算得到count其实就是比全部遍历少了目标值出现的次数它的算法复杂度还是O(n)
count = 右边界的index - 左边界的index + 1
#### 代码实现
```javaScript
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number}
*/
var search = function(nums, target) {
let [left, right] = [0, nums.length - 1]
while(left <= right && (nums[left] !== target || nums[right] !== target)) {
if (left === right && nums[left] !== target) {
return 0;
}else if (nums[left] !== target) {
left++;
}else if (nums[right] !== target){
right--;
}
}
return right - left + 1;
};
```
### 二分法
#### 思路
除了遍历我们在排序数组中查找值还可以用的一种方法是二分法思路还是和改良的暴力循环法一样先找到左右边界然后做计算时间复杂度为O(logn)
#### 代码实现
```javaScript
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number}
*/
var search = function(nums, target) {
let start = 0;
let mid = 0;
let end = nums.length - 1;
let left = 0;
let right = 0;
// 查找右边界
while(start <= end) {
mid = Math.ceil((start + end) / 2)
if (nums[mid] <= target) {
start = mid + 1
} else {
end = mid -1
}
}
right = start - 1; // 右边界
// 查找左边界
start = 0;
mid = 0;
end = nums.length - 1;
while(start <= end) {
mid = Math.ceil((start + end) / 2)
if (nums[mid] < target) {
start = mid + 1
} else {
end = mid -1
}
}
left = end + 1
return right - left + 1
};
```
## 动画理解
2020-04-17 16:13:19 +08:00
![](../Animation/Animation.gif)
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