搜索插入位置(35)

一、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。

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 = 2
输出: 1

示例 3:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4

示例 4:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 0
输出: 0

示例 5:

输入: nums = [1], target = 0
输出: 0

提示:

  • 1 <= nums.length <= 10^4
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4
  • nums无重复元素升序排列数组
  • -10^4 <= target <= 10^4

二、题目解析

三、参考代码

1、Java 代码

// 登录 AlgoMooc 官网获取更多算法图解
// https://www.algomooc.com
// 作者:程序员吴师兄
// 代码有看不懂的地方一定要私聊咨询吴师兄呀
// 搜索插入位置(35):https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/
class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        // left 为当前区间最左侧的元素,可以获取到
        int left = 0;

        // right 为当前区间最右侧的元素,可以获取到
        int right = nums.length - 1;

        // 在 while 循环里面,left 不断的 ++,而 right 不断的 --
        // 在区间 nums[left..right] 里查找第 1 个大于等于 target 的元素的下标
        while(left <= right) {

            // left + (right - left) / 2 和 (left + right) / 2 的结果相同
            // 但是使用 left + (right - left) / 2 可以防止由于 left 、right 同时太大,导致相加的结果溢出的问题
            // 比如数据 int 的最大值为 2,147,483,647
            // 此时,left 为 2,147,483,640
            // 此时,right 为 2,147,483,646
            // 两者直接相加超过了 2,147,483,647,产生了溢出
            int mid = left + (right - left) / 2;

            // 中间的元素和目标值 target 相等,直接返回下标即可,不需要插入
            if(nums[mid] == target) {
                // 直接返回下标即可
                return mid;

            // 中间的元素大于了目标值 target
            // 1、数组为有序数组,比如为递增数组
            // 2、数组中不存在重复元素
            // 由于该数组存在以上两个特点,所以 [ mid , right ] 这个区间中的所有元素都大于目标值 target
            // 因此,缩小查找区间为 [ left , mid - 1]
            } else if(nums[mid] > target) {
                // 也就是说缩小之后的区间最右侧位置为 mid - 1
                right = mid - 1;

            // 中间的元素小于了目标值 target
            // 1、数组为有序数组,比如为递增数组
            // 2、数组中不存在重复元素
            // 由于该数组存在以上两个特点,所以 [ left , mid ] 这个区间中的所有元素都小于目标值 target
            // 因此,缩小查找区间为 [ mid + 1 , right]
            } else if(nums[mid] < target){
                // 也就是说缩小之后的区间最左侧位置为 mid + 1
                left = mid + 1;
            }
        }

        // 执行到这里,说明退出了 while 循环,在 nums 里面没有找到和目标值 target 相同的元素,需要将 target 插入到 nums 中
        // 在上面 while 循环每次的操作中,都会使得 [ left , right ] 的这个区间中的元素减少,直到 left = right + 1 出现区间不存在元素位置
        // 在出现这种情况之前,也就是 while 循环操作的最后一次时,left = right,那么此时计算的 mid = left = right
        // 此时 nums[mid] 左边的数全部小于目标值 target ,nums[mid] 右边的数全部大于目标值 target
        // 1、如果 nums[mid] 大于 target,那么接下来 right 会向左移动,即 right = left - 1,此时搜索区间不存在
        // 那么说明 target 应该插入到 nums[mid] 的前一个位置,也就是顶替了 nums[mid] 的位置,nums[mid] 后面所有元素都向后移动
        // 而此时 left 指向的就是 nums[mid] 这个元素,所以 left 就是插入的位置
        // 2、如果 nums[mid] 小于 target,那么接下来 left 会向右移动,即 left = right + 1,此时搜索区间不存在
        // 那么说明 target 应该插入到 nums[mid] 的后一个位置,而 left 向后移动了一次,这个位置就是插入位置
        return left;

    }
}

2、C++ 代码

// 登录 AlgoMooc 官网获取更多算法图解
// https://www.algomooc.com
// 作者:程序员吴师兄
// 代码有看不懂的地方一定要私聊咨询吴师兄呀
// 搜索插入位置(35):https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/
class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        // left 为当前区间最左侧的元素,可以获取到
        int left = 0;

        // right 为当前区间最右侧的元素,可以获取到
        int right = nums.size() - 1;

        // 在 while 循环里面,left 不断的 ++,而 right 不断的 --
        // 在区间 nums[left..right] 里查找第 1 个大于等于 target 的元素的下标
        while(left <= right) {

            // left + (right - left) / 2 和 (left + right) / 2 的结果相同
            // 但是使用 left + (right - left) / 2 可以防止由于 left 、right 同时太大,导致相加的结果溢出的问题
            // 比如数据 int 的最大值为 2,147,483,647
            // 此时,left 为 2,147,483,640
            // 此时,right 为 2,147,483,646
            // 两者直接相加超过了 2,147,483,647,产生了溢出
            int mid = left + (right - left) / 2;

            // 中间的元素和目标值 target 相等,直接返回下标即可,不需要插入
            if(nums[mid] == target) {
                // 直接返回下标即可
                return mid;

            // 中间的元素大于了目标值 target
            // 1、数组为有序数组,比如为递增数组
            // 2、数组中不存在重复元素
            // 由于该数组存在以上两个特点,所以 [ mid , right ] 这个区间中的所有元素都大于目标值 target
            // 因此,缩小查找区间为 [ left , mid - 1]
            } else if(nums[mid] > target) {
                // 也就是说缩小之后的区间最右侧位置为 mid - 1
                right = mid - 1;

            // 中间的元素小于了目标值 target
            // 1、数组为有序数组,比如为递增数组
            // 2、数组中不存在重复元素
            // 由于该数组存在以上两个特点,所以 [ left , mid ] 这个区间中的所有元素都小于目标值 target
            // 因此,缩小查找区间为 [ mid + 1 , right]
            } else if(nums[mid] < target){
                // 也就是说缩小之后的区间最左侧位置为 mid + 1
                left = mid + 1;
            }
        }

        // 执行到这里,说明退出了 while 循环,在 nums 里面没有找到和目标值 target 相同的元素,需要将 target 插入到 nums 中
        // 在上面 while 循环每次的操作中,都会使得 [ left , right ] 的这个区间中的元素减少,直到 left = right + 1 出现区间不存在元素位置
        // 在出现这种情况之前,也就是 while 循环操作的最后一次时,left = right,那么此时计算的 mid = left = right
        // 此时 nums[mid] 左边的数全部小于目标值 target ,nums[mid] 右边的数全部大于目标值 target
        // 1、如果 nums[mid] 大于 target,那么接下来 right 会向左移动,即 right = left - 1,此时搜索区间不存在
        // 那么说明 target 应该插入到 nums[mid] 的前一个位置,也就是顶替了 nums[mid] 的位置,nums[mid] 后面所有元素都向后移动
        // 而此时 left 指向的就是 nums[mid] 这个元素,所以 left 就是插入的位置
        // 2、如果 nums[mid] 小于 target,那么接下来 left 会向右移动,即 left = right + 1,此时搜索区间不存在
        // 那么说明 target 应该插入到 nums[mid] 的后一个位置,而 left 向后移动了一次,这个位置就是插入位置
        return left;

    }
};

3、Python 代码

# 登录 AlgoMooc 官网获取更多算法图解
# https://www.algomooc.com
# 作者:程序员吴师兄
# 代码有看不懂的地方一定要私聊咨询吴师兄呀
# 二分查找(704):https://leetcode-cn.com/problems/binary-search/ 
class Solution:
    def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:

        # left 为当前区间最左侧的元素,可以获取到
        left = 0

        # right 为当前区间最右侧的元素,可以获取到
        right = len(nums) - 1


        # 在 while 循环里面,left 不断的 ++,而 right 不断的 --
        # 当 [ left , right ] 这个区间不存在元素的时候,才跳出 while 循环,也就是当 left > right 时跳出循环
        # 即当 left = right + 1 时,搜索区间没有元素了
        # 由于 left 和 right 相遇的时候指向同一个元素,这个元素是存在于 [ left , right] 区间,这个区间就一个元素
        # 所以此时 while 循环的判断可以使用等号
        while left <= right :

            # left + (right - left) / 2 和 (left + right) / 2 的结果相同
            # 但是使用 left + (right - left) / 2 可以防止由于 left 、right 同时太大,导致相加的结果溢出的问题
            # 比如数据 int 的最大值为 2,147,483,647
            # 此时,left 为 2,147,483,640
            # 此时,right 为 2,147,483,646
            # 两者直接相加超过了 2,147,483,647,产生了溢出
            mid = left + (right - left) // 2

            # 中间的元素和目标值 target 相等,直接返回下标即可
            if nums[mid] == target :
                # 直接返回下标即可
                return mid

            # 中间的元素大于了目标值 target
            # 1、数组为有序数组,比如为递增数组
            # 2、数组中不存在重复元素
            # 由于该数组存在以上两个特点,所以 [ mid , right ] 这个区间中的所有元素都大于目标值 target
            # 因此,缩小查找区间为 [ left , mid - 1]
            elif nums[mid] > target :
                # 也就是说缩小之后的区间最右侧位置为 mid - 1
                right = mid - 1

            # 中间的元素小于了目标值 target
            # 1、数组为有序数组,比如为递增数组
            # 2、数组中不存在重复元素
            # 由于该数组存在以上两个特点,所以 [ left , mid ] 这个区间中的所有元素都小于目标值 target
            # 因此,缩小查找区间为 [ mid + 1 , right]
            elif nums[mid] < target : 
                # 也就是说缩小之后的区间最左侧位置为 mid + 1
                left = mid + 1


        # 执行到这里,说明退出了 while 循环,在 nums 里面没有找到和目标值 target 相同的元素,需要将 target 插入到 nums 中
        # 在上面 while 循环每次的操作中,都会使得 [ left , right ] 的这个区间中的元素减少,直到 left = right + 1 出现区间不存在元素位置
        # 在出现这种情况之前,也就是 while 循环操作的最后一次时,left = right,那么此时计算的 mid = left = right
        # 此时 nums[mid] 左边的数全部小于目标值 target ,nums[mid] 右边的数全部大于目标值 target
        # 1、如果 nums[mid] 大于 target,那么接下来 right 会向左移动,即 right = left - 1,此时搜索区间不存在
        # 那么说明 target 应该插入到 nums[mid] 的前一个位置,也就是顶替了 nums[mid] 的位置,nums[mid] 后面所有元素都向后移动
        # 而此时 left 指向的就是 nums[mid] 这个元素,所以 left 就是插入的位置
        # 2、如果 nums[mid] 小于 target,那么接下来 left 会向右移动,即 left = right + 1,此时搜索区间不存在
        # 那么说明 target 应该插入到 nums[mid] 的后一个位置,而 left 向后移动了一次,这个位置就是插入位置
        return left

四、动画理解(没有声音)

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