Go语言题解LeetCode35搜索插入位置示例详解

目录
  • 题目描述
    • 思路分析
    • AC 代码
  • 总结
  • 优先考虑边界情况 红蓝标记解法
    • 代码

题目描述

原题链接 :

35. 搜索插入位置 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)

给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。

请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。

示例 1:

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

示例 2:

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

示例 3:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4

提示:

1 <= nums.length <= 10^4

-10^4 <= nums[i] <= 10^4

nums 为 无重复元素 的 升序 排列数组

-10^4 <= target <= 10^4

思路分析

首先明确题目的含义：

（1）数组是有序的；

（2）如果含有与目标值相等，则返回目标值下标，若不同，则按顺序排序获取下标

思路：采用二分搜索法的策略，获取中间数据的大小，缩短数组的大小定位区间，如在数组中间的前一段，数组中间的后一段

获取下标i的值arrs[i]>=target,进行相应的下标返回

AC 代码

class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        int index = (nums.length / 2);
        if (nums[index] >= target) {
            return compareByIndex(nums, 0, index+1, target);
        } else
            return compareByIndex(nums, index+1, nums.length, target);
    }
    private int compareByIndex(int[] nums, int start, int end, int target) {
        for (int i = start; i < end; i++) {
            if (nums[i] >= target) {
                return i;
            }
        }
        return end;
    }
}

总结

这种查找位置的，肯定二分法是合适的，即使不能直接套用二分法的公式，也是二分法的思想，变种。

参考

️思维导图整理: 总结了二分查找的通用模板写法, 彻底解决几个易混淆问题️ - 搜索插入位置

优先考虑边界情况 红蓝标记解法

首先考虑target是否>=nums[numsSize-1],大于则返回numsSize，等于则返回numsSize-1;

再检查底线，若小于等于nums[0]则返回nums[0]；

else

定义左边界left=0，右边界right=numsSize-1；

进入循环，缩小边界，直到left+1=right；

若找到则直接返回，循环结束时未找到则返回left+1（在left与right之间）

代码

int searchInsert(int* nums, int numsSize, int target){
    if(nums[0]>=target)
    {
        return 0;
    }
    else if(nums[numsSize-1]<target)
    {
         return numsSize;
    }
    else if(nums[numsSize-1]==target)
    {
        return numsSize-1;
    }
    else{
         int r=numsSize-1;
         int i=0;
    while(i+1!=r)
    {
        int mid=(i+r)/2;
    if(nums[mid]>target )
{
    r=mid;
}
        else if(nums[mid]<target)
                 i=mid;
        else{
                 return mid;
 }
    }
            return i+1;

    }
}

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