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本文小編為大家詳細介紹“Java二分法如何實現”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“Java二分法如何實現”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。
思路：
由于是有序數組，可以先得到中點位置，中點可以把數組分為左右半邊。
如果中點位置的值等于目標值，直接返回中點位置。
如果中點位置的值小于目標值，則去數組中點左側按同樣的方式尋找。
如果中點位置的值大于目標值，則取數組中點右側按同樣的方式尋找。
如果最后沒有找到，則返回：-1。
代碼
class Solution {
public int search(int[] arr, int t) {
if (arr == null || arr.length < 1) {
return -1;
}
int l = 0;
int r = arr.length - 1;
while (l <= r) {
int m = l + ((r - l) >> 1);
if (arr[m] == t) {
return m;
} else if (arr[m] > t) {
r = m - 1;
} else {
l = m + 1;
}
}
return -1;
}
}時間復雜度 O(logN)。
示例 1:
輸入: nums = [1,3,5,6], target = 5
輸出: 2
說明：如果要在num這個數組中插入 5 這個元素，應該是插入在元素 3 和 元素 5 之間的位置，即 2 號位置。
示例 2:
輸入: nums = [1,3,5,6], target = 2
輸出: 1
說明：如果要在num這個數組中插入 2 這個元素，應該是插入在元素 1 和 元素 3 之間的位置，即 1 號位置。
示例 3:
輸入: nums = [1,3,5,6], target = 7
輸出: 4
說明：如果要在num這個數組中插入 7 這個元素，應該是插入在數組末尾，即 4 號位置。
通過上述示例可以知道，這題本質上就是求在一個有序數組中，找大于等于某個數最左側的位置，如果不存在，就返回數組長度（表示插入在最末尾位置）
我們只需要在上例基礎上進行簡單改動即可，上例中，我們找到滿足條件的位置就直接return了
if (arr[m] == t) {
return m;
}在本問題中，因為要找到最左側的位置，所以，在遇到相等的時候，只需要先把位置記錄下來，不用直接返回，然后繼續去左側找是否還有滿足條件的更左邊的位置。
同時，在遇到arr[m] > t條件下，也需要記錄下此時的m位置，因為這也可能是滿足條件的位置。
代碼：
class Solution {
public static int searchInsert(int[] arr, int t) {
int ans = arr.length;
int l = 0;
int r = arr.length - 1;
while (l <= r) {
int m = l + ((r - l)>>1);
if (arr[m] >= t) {
ans = m;
r = m - 1;
} else {
l = m + 1;
}
}
return ans;
}
}整個算法的時間復雜度是O(logN)。
思路
本題也是用二分來解，當通過二分找到某個元素的時候，不急著返回，而是繼續往左（右）找，看能否找到更左（右）位置匹配的值。
代碼如下：
class Solution {
public static int[] searchRange(int[] arr, int t) {
if (arr == null || arr.length < 1) {
return new int[]{-1, -1};
}
return new int[]{left(arr,t),right(arr,t)};
}
public static int left(int[] arr, int t) {
if (arr == null || arr.length < 1) {
return -1;
}
int ans = -1;
int l = 0;
int r = arr.length - 1;
while (l <= r) {
int m = l + ((r - l) >> 1);
if (arr[m] == t) {
ans = m;
r = m - 1;
} else if (arr[m] < t) {
l = m +1;
} else {
// arr[m] > t
r = m - 1;
}
}
return ans;
}
public static int right(int[] arr, int t) {
if (arr == null || arr.length < 1) {
return -1;
}
int ans = -1;
int l = 0;
int r = arr.length - 1;
while (l <= r) {
int m = l + ((r - l) >> 1);
if (arr[m] == t) {
ans = m;
l = m + 1;
} else if (arr[m] < t) {
l = m +1;
} else {
// arr[m] > t
r = m - 1;
}
}
return ans;
}
}時間復雜度 O(logN)。
思路
假設數組長度為N，首先判斷0號位置的數和N-1位置的數是不是峰值位置。
0號位置只需要和1號位置比較，如果0號位置大，0號位置就是峰值位置，可以直接返回。
N-1號位置只需要和N-2號位置比較，如果N-1號位置大，N-1號位置就是峰值位置，可以直接返回。
如果0號位置和N-1在上輪比較中均是最小值，那么數組的樣子必然是如下情況：
由上圖可知，[0..1]區間內是增長趨勢, [N-2...N-1]區間內是下降趨勢。
那么峰值位置必在[1...N-2]之間出現。
此時可以通過二分來找峰值位置，先來到中點位置，假設為mid，如果中點位置的值比左右兩邊的值都大:
arr[mid] > arr[mid+1] && arr[mid] > arr[mid-1]
則mid位置即峰值位置，直接返回。
否則，有如下兩種情況：
情況一：mid 位置的值比 mid - 1 位置的值小
趨勢如下圖：
則在[1...(mid-1)]區間內繼續二分。
情況二：mid 位置的值比 mid + 1 位置的值小
趨勢是：
則在[(mid+1)...(N-2)]區間內繼續上述二分。
完整代碼
public class LeetCode_0162_FindPeakElement {
public static int findPeakElement(int[] nums) {
if (nums.length == 1) {
return 0;
}
int l = 0;
int r = nums.length - 1;
if (nums[l] > nums[l + 1]) {
return l;
}
if (nums[r] > nums[r - 1]) {
return r;
}
l = l + 1;
r = r - 1;
while (l <= r) {
int mid = l + ((r - l) >> 1);
if (nums[mid] > nums[mid + 1] && nums[mid] > nums[mid - 1]) {
return mid;
}
if (nums[mid] < nums[mid + 1]) {
l = mid + 1;
} else if (nums[mid] < nums[mid - 1]) {
r = mid - 1;
}
}
return -1;
}
}時間復雜度O(logN)。
讀到這里，這篇“Java二分法如何實現”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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