- 标签:数组、二分查找
- 难度:中等
描述:给定一个数组
要求:找出数组中的最小元素。
说明:
- 旋转操作:将数组整体右移若干位置。
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$n == nums.length$ 。 -
$1 \le n \le 5000$ 。 -
$-5000 \le nums[i] \le 5000$ 。 -
$nums$ 中的所有整数互不相同。 -
$nums$ 原来是一个升序排序的数组,并进行了$1$ 至$n$ 次旋转。
示例:
- 示例 1:
输入:nums = [3,4,5,1,2]
输出:1
解释:原数组为 [1,2,3,4,5] ,旋转 3 次得到输入数组。
- 示例 2:
输入:nums = [4,5,6,7,0,1,2]
输出:0
解释:原数组为 [0,1,2,4,5,6,7] ,旋转 4 次得到输入数组。
数组经过「旋转」之后,会有两种情况,第一种就是原先的升序序列,另一种是两段升序的序列。
第一种的最小值在最左边。第二种最小值在第二段升序序列的第一个元素。
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最直接的办法就是遍历一遍,找到最小值。但是还可以有更好的方法。考虑用二分查找来降低算法的时间复杂度。
创建两个指针
- 如果
$nums[mid] > nums[right]$ ,则最小值不可能在$mid$ 左侧,一定在$mid$ 右侧,则将$left$ 移动到$mid + 1$ 位置,继续查找右侧区间。 - 如果
$nums[mid] \le nums[right]$ ,则最小值一定在$mid$ 左侧,或者$mid$ 位置,将$right$ 移动到$mid$ 位置上,继续查找左侧区间。
class Solution:
def findMin(self, nums: List[int]) -> int:
left = 0
right = len(nums) - 1
while left < right:
mid = left + (right - left) // 2
if nums[mid] > nums[right]:
left = mid + 1
else:
right = mid
return nums[left]
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时间复杂度:$O(\log n)$。二分查找算法的时间复杂度为
$O(\log n)$ 。 - 空间复杂度:$O(1)$。只用到了常数空间存放若干变量。