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引入：二分查找

题目描述

 题解

代码执行

复杂度分析

例题一：搜索插入位置

题目描述

题解

代码执行

复杂度分析

例题二：寻找峰值

题目描述

题解

代码执行

 复杂度分析

例题三：搜索二维矩阵

题目描述

 题解

 代码执行

思考题

最大子序和

题目描述

代码执行

蓝桥结语：遇见蓝桥遇见你，不负代码不负卿！

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好久不见啦铁汁们，蓝桥杯更新咯，快来尝尝鲜叭。

【前言】：由于本章基础知识点不多，所以笔者直接讲解四道典型题让大家感受一下二分法的美妙。

准备开始咯，坐稳哈...

引入：二分查找

【敲黑板】：用二分算法解题的前提是该数组有序！！！

【注意】：查找一次砍掉一半，效率非常高！但是条件比较苛刻，一定要有序！ 

题目描述

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
 

 题解

设定左右指针
找出中间位置，并判断该位置值是否等于 target
nums[mid] == target 则返回该位置下标
nums[mid] > target 则右侧指针移到中间
nums[mid] < target 则左侧指针移到中间

二分是一个比较简单的算法，只要大家记住上面这种套路就行啦。

代码执行

int search(int* nums, int numsSize, int target){
    //考虑特殊情况
    if(nums == NULL || numsSize == 0){
        return -1;
    }
    int left = 0;//起始元素的索引
    int right = numsSize - 1;//末尾元素的索引
    int mid = 0;
    while(left <= right){
        //应该有很多人会写成mid = (left + right) / 2;这种写法不谨慎
        //因为做的是加法运算，所以要考虑溢出的特殊情况
        mid = left + (right - left) / 2;
        if(nums[mid] < target){
            left = mid + 1;
        }else if(nums[mid] > target){
            right = mid - 1;
        }else{
            return mid;
        }
    }
    return -1;
}

【注意】：while判断表达式中是left <= right, 为什么还要加上left == right 的情况呢，当二者相等的时候说明还有一个元素需要被比较，所以当left > right时停下来，因为此时中间已经没有元素需要被比较了。至于为什么将mid = left + (right - left) / 2; 的形式，上面代码中已经讲咯。

复杂度分析

时间复杂度：O(logN)

空间复杂度：O(1)

看，二分法是很高效的，大家在今后的训练中，如果遇到查找搜索类的题目要求时间复杂度是O(logN)的，要想到二分法哦。 

好嘞，这就是二分查找，是不是很简单，下面再补充几道典型例题，让大家熟悉二分。

例题一：搜索插入位置

题目描述

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。

题目中要求使用时间复杂度为O(logN)的算法解题，所以结合本题题意，很容易就想到了二分法。

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 = 7
输出: 4

题解

• 整体思路和普通的二分查找几乎没有区别，先设定左侧下标 left 和右侧下标 right，再计算中间下标 mid
• 每次根据 nums[mid] 和 target 之间的大小进行判断，相等则直接返回下标，nums[mid] < target 则 left 右移，nums[mid] > target 则 right 左移
• 查找结束如果没有相等值则返回 left，该值为插入位置,注意哦，最后如果没有相等值，返回的是left

【注意】：

二分查找的思路不难理解，但是边界条件容易出错，比如 循环结束条件中 left 和 right 的关系，更新 left 和 right 位置时要不要加 1 减 1。这些都是大家自己动手画图理解，用代码去体会，只可意会不可言传哦。

代码执行

int searchInsert(int* nums, int numsSize, int target){
    //考虑特殊情况
    if(nums == NULL || numsSize == 0){
        return -1;
    }
    int left = 0;
    int right = numsSize - 1;
    int mid = 0;
    while(left <= right){
        mid = left + (right - left) / 2;
        if(nums[mid] > target){
            right = mid - 1;
        }else if(nums[mid] < target){
            left = mid + 1;
        }else{
            return mid;
        }
    }
    return left;
}

复杂度分析

时间复杂度：O(logN)

空间复杂度：O(1)

是不是很简单，下面开始蹭加点难度咯，有点绕，需要仔细想哦，加油加油。

 

例题二：寻找峰值

题目描述

峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。

给你一个整数数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。

你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞ 。

你必须实现时间复杂度为 O(log n) 的算法来解决此问题。

示例1：

输入：nums = [1,2,3,1]
输出：2
解释：3 是峰值元素，你的函数应该返回其索引 2。

示例2：

输入：nums = [1,2,1,3,5,6,4]
输出：1 或 5 
解释：你的函数可以返回索引 1，其峰值元素为 2；
     或者返回索引 5， 其峰值元素为 6。

题解

【注意】：二分法解题的前提要求是有序的，这题看起来没说有序呀，那怎么还能用二分法呢，我们也不能先进行排序，因为会把索引打乱，那该怎么办呢，请朝后看...

描述这个规律就是：

• 规律一：如果nums[mid] > nums[mid+1]，则在mid之前一定存在峰值元素
• 规律二：如果nums[mid] < nums[mid+1]，则在mid+1之后一定存在峰值元素 

代码执行

int findPeakElement(int* nums, int numsSize){
    //考虑特殊情况
    if(nums == NULL || numsSize == 0){
        return -1;
    }
    int left = 0;
    int right = numsSize - 1;
    int mid = 0;
    while(left <= right){
        if(left == right){
            return left;
        }
        mid = left + (right - left) / 2;
        if(nums[mid] > nums[mid + 1]){
            right = mid;//mid之前一定存在峰值元素
        }else{
            left = mid + 1;//mid+1之后一定存在峰值元素
        }
    }
    return left;
}

 复杂度分析

时间复杂度：O(logN)

空间复杂度：O(1)

例题三：搜索二维矩阵

题目描述

编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性：

每行中的整数从左到右按升序排列。
每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。

也就是说，整个二维数组都是升序的。

示例1：

输入：matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3
输出：true

 示例2：

输入：matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 13
输出：false

 题解

【注意】：本题的重点就在于一维索引和二维索引间的互换 

 代码执行

bool searchMatrix(int** matrix, int matrixSize, int* matrixColSize, int target){
    //考虑特殊情况
    if(matrix == NULL || matrixSize == 0){
        return false;
    }
    int row = matrixSize;//行数
    int col = *matrixColSize;//列数
    int left = 0;//起始元素的索引
    int right = row * col - 1;//最后一个元素的索引
    int mid = 0;
    int element = 0;
    while(left <= right){
        mid = left + (right - left) / 2;
        element = matrix[mid / col][mid % col];//将一维的索引化成二维的索引
        if(element == target){
            return true;
        }else if(element > target){
            right = mid - 1;
        }else{
            left = mid + 1;
        }
    }
    return false;
}

复杂度分析

时间复杂度：O(logM*N), M,N分别是矩阵的行数和列数

空间复杂度：O(1) 

好喽，铁汁把上面四道题目练习一遍，肯定就能对二分算法有一定的认识，加油加油哦。

思考题

大家先将上篇博文（分治算法）看一下，现在讲解那道留下的思考题。

蓝桥杯算法竞赛系列第三章——细谈递归的bro分治_安然无虞的博客-CSDN博客

最大子序和

题目描述

给定一个整数数组，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组中至少包含一个数），要求返回其最大和。

注意：本题要求的是连续的子数组，可能有的题目要求可以是断开的，但本题不是。

将数组nums由中点mid分为三种情况：

1. 最大子串在左边

2. 最大子串在右边

3. 最大子串跨中点，左右两边元素都有（理解上的难点）

 

lSum 表示 [l,r] 内以 l 为左端点的最大子段和
rSum 表示 [l,r] 内以 r 为右端点的最大子段和
mSum 表示 [l,r] 内的最大子段和
iSum 表示 [l,r] 的区间和

代码执行

struct Status {
    int lSum, rSum, mSum, iSum;
};

struct Status pushUp(struct Status l, struct Status r) {
    int iSum = l.iSum + r.iSum;
    int lSum = fmax(l.lSum, l.iSum + r.lSum);
    int rSum = fmax(r.rSum, r.iSum + l.rSum);
    int mSum = fmax(fmax(l.mSum, r.mSum), l.rSum + r.lSum);
    return (struct Status){lSum, rSum, mSum, iSum};
};

struct Status get(int* a, int l, int r) {
    if (l == r) {
        return (struct Status){a[l], a[l], a[l], a[l]};
    }
    int m = l + (r - l) / 2;
    struct Status lSub = get(a, l, m);
    struct Status rSub = get(a, m + 1, r);
    return pushUp(lSub, rSub);
}

int maxSubArray(int* nums, int numsSize) {
    return get(nums, 0, numsSize - 1).mSum;
}

由于想让大家搞懂知识点，所以这里的题目可能用这种解法不是最优解，没关系，我会在后面的算法中补充到，在每日一题中也会涉及到。今天就不布置思考题咯，铁汁们好好把上面题目自己尝试做出来。

蓝桥结语：遇见蓝桥遇见你，不负代码不负卿！

嘿嘿，期待铁汁们留言点评，如果能够再动动小手，给博主来个三连那就更好啦，您的认可就是我最大的动力！求求啦~~