代码随想录算法训练营day1 | 题目704、题目 27
题目一描述
给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。
示例 1:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4
示例 2:
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1
提示:
你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。
n 将在 [1, 10000]之间。
nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。
解题思路
比较初级的双指针,注意不要犯低级的错误,注意两种方法对于边界处理的不同点
代码实现
方法一:
class Solution {
public int search(int[] nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.length -1; // 左闭右闭,所以right指向的是最后一个下标
int mid = left + (right - left)/2; // 防止两数相加溢出,注意计算的是下标,而不是nums[left]
while(left <= right){ // 因为left == right 的时候,这种情况也有意义,所以可以<=
mid = left + (right - left)/2;
if(target == nums[mid]){
return mid;
}else if(target < nums[mid]){
right = mid - 1; // 左闭右闭,所以right指向的这个值可以被查找到,所以右指针指向查找过后的位置减一
}else if(target > nums[mid]){
left = mid + 1;
}
}
return -1;
}
}
方法二:
class Solution {
public int search(int[] nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.length; // 左闭右开,每次在left和right之间搜索,但是不会搜索到right这个值
int mid = left + (right - left) / 2;
while (left < right) { // left==right的情况无意义,不可能又要搜索又不搜索这个数,所以是<
mid = left + (right - left) / 2;
if (target == nums[mid]) {
return mid;
}
if (target > nums[mid]) {
left = mid + 1;
}
if (target < nums[mid]) {
right = mid; // right不在区间里,不会搜索到right这个值,所以right不能等于mid-1,不然就把mid-1这个值跳过了。
}
}
return -1;
}
}
技巧总结
学会mid = left + (right - left) / 2;这样的防溢出操作
题目二描述
提示
给你一个数组 nums和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val的元素,并返回移除后数组的新长度。
不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。
元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
示例 1: 给定 nums = [3,2,2,3], val = 3, 函数应该返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
示例 2: 给定 nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2, 函数应该返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 3, 0, 4。
提示:
0 <= nums.length <= 1000 <= nums[i] <= 500 <= val <= 100
解题思路
快慢指针,与移除零的题比较类似。
暴力解法中,size要设定为初始数组长度并逐步减少的思路。
代码实现
方法一:
class Solution {
public int removeElement(int[] nums, int val) {
int slow = 0;
for(int fast = 0; fast < nums.length; fast++){
if(nums[fast] != val){
nums[slow] = nums[fast];
slow++;
}
}
return slow;
}
}
方法二:
class Solution {
public int removeElement(int[] nums, int val) {
// size先设定为全部,再减,一方面优化时间,一方面避免了最后几位数字是重复的目标值的情况
int size = nums.length;
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (nums[i] == val) {
for (int j = i + 1; j < size; j++) {
nums[j - 1] = nums[j];
}
i--;
size--;
}
}
return size;
}
}