题解 | #旋转数组的最小数字#
旋转数组的最小数字
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算法思想一:暴力法
解题思路:
主要通过对数组遍历获取最小值(此方法一般不推荐使用)
算法流程:
1、特殊情况,如果数组为空,则直接返回0
2、创建最小值 minx
3、遍历数组每一个元素num,并更新最小值 minx = min(minx,num)
4、遍历结束,直接返回 minx
代码展示:
Python版本
class Solution: def minNumberInRotateArray(self, rotateArray): # write code here # 暴力法 if len(rotateArray) == 0: return 0 # 构建最小值 minx = float('inf') # 循环遍历数组,获取最小值 for num in rotateArray: # 更新最小值 minx = min(minx, num) return minx
复杂度分析
时间复杂度O(N):N表示数组的长度,遍历整个数组O(N)
空间复杂度O(1):仅使用一个额外空间变量O(1)
算法思想二:二分法
解题思路:
排序数组的查找问题首先考虑使用 二分法 解决,其可将 遍历法 的 线性级别 时间复杂度降低至 对数级别 算法流程:
1、初始化: 声明 i, j 双指针分别指向 array 数组左右两端
2、循环二分: 设 m = (i + j) / 2 为每次二分的中点( "/" 代表向下取整除法,因此恒有 i≤m1、当 array[m] > array[j] 时: m 一定在 左排序数组 中,即旋转点 x 一定在 [m + 1, j] 闭区间内,因此执行 i = m + 1
2、当 array[m] < array[j] 时: m 一定在 右排序数组 中,即旋转点 x 一定在[i, m]闭区间内,因此执行 j = m
3、当 array[m] = array[j] 时: 无法判断 mm 在哪个排序数组中,即无法判断旋转点 x 在 [i, m] 还是 [m + 1, j] 区间中。解决方案: 执行 j = j - 1 缩小判断范围
3、返回值: 当 i = j 时跳出二分循环,并返回 旋转点的值 array[i] 即可。
2、当 array[m] < array[j] 时: m 一定在 右排序数组 中,即旋转点 x 一定在[i, m]闭区间内,因此执行 j = m
3、当 array[m] = array[j] 时: 无法判断 mm 在哪个排序数组中,即无法判断旋转点 x 在 [i, m] 还是 [m + 1, j] 区间中。解决方案: 执行 j = j - 1 缩小判断范围
3、返回值: 当 i = j 时跳出二分循环,并返回 旋转点的值 array[i] 即可。
图解:
代码展示:
JAVA版本
import java.util.ArrayList; public class Solution { public int minNumberInRotateArray(int [] array) { // 特殊情况判断 if (array.length== 0) { return 0; } // 左右指针i j int i = 0, j = array.length - 1; // 循环 while (i < j) { // 找到数组的中点 m int m = (i + j) / 2; // m在左排序数组中,旋转点在 [m+1, j] 中 if (array[m] > array[j]) i = m + 1; // m 在右排序数组中,旋转点在 [i, m]中 else if (array[m] < array[j]) j = m; // 缩小范围继续判断 else j--; } // 返回旋转点 return array[i]; } }
Python版本
# -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def minNumberInRotateArray(self, rotateArray): # write code here # 特殊情况判断 if len(rotateArray) == 0: return 0 # 左右指针 i, j = 0, len(rotateArray) - 1 while i < j: # 确定中点索引 m = (i + j) // 2 # m在左排序数组中,旋转点在 [m+1, j] 中 if rotateArray[m] > rotateArray[j]: i = m + 1 # m在右排序数组中,旋转点在 [i, m] 中 elif rotateArray[m] < rotateArray[j]: j = m else: j -= 1 # 返回结果 return rotateArray[i]
复杂度分析
时间复杂度O(logN):N表示数组的长度,二分查找O(logN)
空间复杂度O(1):仅使用常数(i, j, m)额外空间变量O(1)