문제
오름차순으로 정렬된 정수 배열과 정수 목적지가 주어지면 목적지를 숫자로 찾는 함수를 작성하십시오. 대상이 존재하면 해당 인덱스를 반환합니다. 그렇지 않으면 -1을 반환합니다.
O(log n) 런타임 복잡도로 알고리즘을 작성해야 합니다.
예 1:
Input: nums = (-1,0,3,5,9,12), target = 9
Output: 4
Explanation: 9 exists in nums and its index is 4
예 2:
Input: nums = (-1,0,3,5,9,12), target = 2
Output: -1
Explanation: 2 does not exist in nums so return -1
제한:
- 1 <= 개수.길이 <= 104
- 104 < nums(i), 대상 < 104
- 모든 정수는 숫자입니다 고유한.
- 숫자는 오름차순으로 정렬됩니다.
제출하다
하나.
class Solution {
public:
int search(vector<int>& nums, int target) {
int low = 0;
int high = nums.size() - 1;
int pivot = nums.size() / 2;
while (true) {
if (high < low) {
pivot = -1;
break;
}
else if (target == nums.at(pivot)) {
break;
}
else if (target < nums.at(pivot)) {
high = pivot - 1;
}
else if (nums.at(pivot) < target) {
low = pivot + 1;
}
pivot = low + (high - low) / 2;
}
return pivot;
}
};- 실행 시간: 46ms / 박동률 33.13%
- 메모리: 27.7MB / 박동률 18.64%
→ 오랜만에 이진 검색의 개념을 되돌아보며 작성한 첫 번째 허용 코드. 성능이 형편없습니다.
2.
class Solution {
public:
int search(vector<int>& nums, int target) {
int low = 0, high = nums.size() - 1;
while (low <= high) {
int mid = low + (high - low) / 2;
if (target < nums(mid)) high = mid - 1;
else if (nums(mid) < target) low = mid + 1;
else return mid;
}
return -1;
}
};- 실행 시간: 39ms / 박동률 71.77%
- 메모리: 27.6MB / 박동률 69.27%
→ ()로 요소에 액세스하는 것이 at() 함수보다 확실히 100×100 빠릅니다.
삼.
class Solution {
public:
int search(vector<int>& nums, int target) {
int low = 0, high = nums.size() - 1;
while (low <= high) {
int mid = low + (high - low) / 2;
if (target == nums(mid)) return mid;
else if (nums(mid) < target) low = mid + 1;
else high = mid - 1;
}
return -1;
}
};- 실행 시간: 36ms / 비트 83.80%
- 메모리: 27.7MB / 박동률 18.64%
→ 이 조건문 시퀀스는 최고의 런타임 성능을 갖지만 공간 복잡성은 좋지 않습니다.