我有一个已旋转的排序列表,并希望在该列表上进行二进制搜索以找到最小元素。
假设初始列表为{1,2,3,4,5,6,7,8} 旋转列表可以像{5,6,7,8,1,2,3,4}
在这种情况下,正常的二进制搜索不起作用。不知道怎么做。
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我有另一个条件。如果列表没有排序怎么办?
答案 0 :(得分:24)
您需要对二进制搜索算法稍作修改;这是完整的可运行Java的解决方案(有关Delphi实现,请参阅Serg's answer,有关算法的可视化解释,请参阅tkr's answer。)
import java.util.*;
public class BinarySearch {
static int findMinimum(Integer[] arr) {
int low = 0;
int high = arr.length - 1;
while (arr[low] > arr[high]) {
int mid = (low + high) >>> 1;
if (arr[mid] > arr[high]) {
low = mid + 1;
} else {
high = mid;
}
}
return low;
}
public static void main(String[] args) {
Integer[] arr = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 };
// must be in sorted order, allowing rotation, and contain no duplicates
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(Arrays.toString(arr));
int minIndex = findMinimum(arr);
System.out.println(" Min is " + arr[minIndex] + " at " + minIndex);
Collections.rotate(Arrays.asList(arr), 1);
}
}
}
打印:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] Min is 1 at 0
[7, 1, 2, 3, 4, 5, 6] Min is 1 at 1
[6, 7, 1, 2, 3, 4, 5] Min is 1 at 2
[5, 6, 7, 1, 2, 3, 4] Min is 1 at 3
[4, 5, 6, 7, 1, 2, 3] Min is 1 at 4
[3, 4, 5, 6, 7, 1, 2] Min is 1 at 5
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 1] Min is 1 at 6
Integer[]
代替int[]
>>> 1
代替/ 2
请注意,重复项无法在O(log N)
中执行此操作。考虑以下由多个1
和一个0
组成的位数组:
(sorted)
01111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
^
(rotated)
11111111111111111111111111111111111111111111101111111111111111111
^
(rotated)
11111111111111101111111111111111111111111111111111111111111111111
^
这个数组可以N
方式旋转,将0
定位在O(log N)
是不可能的,因为没有办法判断它是在左侧还是右侧中间”。
我有另一个条件。如果列表没有排序怎么办?
然后,除非您想先对其进行排序并从那里开始,否则您必须进行线性搜索才能找到最小值。
答案 1 :(得分:8)
这是一张用于说明建议算法的图片:
答案 2 :(得分:3)
我想在该列表上进行二元搜索以找到最小元素。
三元搜索适用于这种情况:当函数只有一个局部最小值时。
http://en.wikipedia.org/wiki/Ternary_search
修改强> 在二读时,我可能误解了这个问题:函数不符合三元搜索的要求:/但二进制搜索不会工作吗?假设,原始订单正在增加。
if (f(left) < f(middle))
// which means, 'left' and 'middle' are on the same segment (before or after point X we search)
// and also 'left' is before X by definition
// so, X must be to the right from 'middle'
left = middle
else
right = middle
答案 3 :(得分:3)
只需在[{1}}范围内执行bisection method超过范围[1,结束]。二分法通过搜索符号变化在函数中查找零,并在O(log n)中运行。
例如,
{5,6,7,8,1,2,3,4} - &gt; {1,2,3,4,-3,-2,-1,0}
然后在该列表{1,2,3,4,-3,-2,-1}上使用(离散化)二分法。它会在4和-3之间找到零交叉,这与您的旋转点相对应。
答案 4 :(得分:2)
选择列表[i,j]
的一些子序列[first, last)
。 [i,j]
不包含不连续性,在这种情况下*i <= *j
,或者它包含(j, last) U [first, i)
,在这种情况下,其余元素*j <= *i
已正确排序,在这种情况下{{1}}。
递归地将可疑范围分成两部分,直到你将其归结为一个元素。进行O(log N)比较。
答案 5 :(得分:2)
Delphi版本 - 第三次改进(感谢polygenelubricants代码 - 还有一个比较删除)变体:
type
TIntegerArray = array of Integer;
function MinSearch(A: TIntegerArray): Integer;
var
I, L, H: Integer;
begin
L:= Low(A); // = 0
H:= High(A); // = Length(A) - 1
while A[L] > A[H] do begin
I:= (L + H) div 2; // or (L + H) shr 1 to optimize
Assert(I < H);
if (A[I] > A[H])
then L:= I + 1
else H:= I;
end;
Result:= A[L];
end;
答案 6 :(得分:2)
如果我们想要保持代码的简单性和可读性,那么递归是非常好的。但是如果我们可以避免递归并仍然保持可读性,那么它会更好,因为递归成本很高而且实际上不可扩展。
这是一个简单的迭代方法,其逻辑与上面讨论的相同(它利用二进制搜索,添加小分区逻辑)。
private static int partitionSearch(int[] sortedArray, int numToFind) {
if(sortedArray[0] > numToFind && sortedArray[sortedArray.length -1 ] < numToFind)
return -1;
boolean isInFirstPartition = sortedArray[0] <= numToFind;
int startIndex = 0;
int endIndex = sortedArray.length -1;
int currentIndex;
int currentValue;
if(isInFirstPartition) {
do {
currentIndex = (startIndex + endIndex) / 2;
currentValue = sortedArray[currentIndex];
if(currentValue == numToFind)
return currentIndex;
if(currentValue > sortedArray[startIndex] && sortedArray[currentIndex] < numToFind)
startIndex = currentIndex + 1;
else
endIndex = currentIndex - 1;
} while (startIndex <= endIndex);
} else {
do {
currentIndex = (startIndex + endIndex) / 2;
currentValue = sortedArray[currentIndex];
if(currentValue == numToFind)
return currentIndex;
if(currentValue < sortedArray[endIndex] && sortedArray[currentIndex] > numToFind)
endIndex = currentIndex - 1;
else
startIndex = currentIndex + 1;
} while (startIndex <= endIndex);
}
return -1;
}
答案 7 :(得分:2)
Java :
中我的二进制搜索算法实现版本/**
* Works only for arrays with NO duplicates.
* Work also for zero-shifted array, e.g fully sorted, when shift = 0.
*/
public static int searchInShiftedArr(int[] arr, int key) {
if (arr == null || arr.length == 0) {
return -1;
}
int low = 0;
int high = arr.length - 1;
int mid; // declared outside loop to avoid constant memory allocation for this variable
while (low <= high) {
mid = (low + high) >>> 1; // same as "(low + high) / 2", but avoid negative overflow and should be faster than "low + (high - low)/2"
if (arr[mid] == key) {
return mid;
}
if (arr[low] <= arr[mid]) { // means left half of the array is sorted
if (arr[low] <= key && key < arr[mid]) {
high = mid - 1;
} else {
low = mid + 1;
}
} else { // means right half of the array is sorted
if (arr[mid] < key && key <= arr[high]) {
low = mid + 1;
} else {
high = mid - 1;
}
}
}
return -1;
}
代码成功通过了5000个TestCases ,所以我认为它已经准备好了。
答案 8 :(得分:2)
在C ++中,可以使用此代码(O(log(n)))获得旋转排序列表中的旋转次数:
findRotations(const vector<int> &A) {
int len = A.size(), low = 0, high = len - 1, result = -1, target = A[len-1];
while(low <= high){
int mid = low + (high-low)/2;
if(A[mid] > target){
low = mid + 1;
}
else{
result = mid;
high = mid - 1;
}
}
return result;
}
如果列表未排序,则应该知道数组的原始内容,并且可以线性检查旋转点(O(n))。
答案 9 :(得分:1)
这样的事情可能有效(未经测试):
//assumes the list is a std::vector<int> myList
int FindMinFromRotated(std::vector<int>::iterator begin, std::vector<int>::iterator end) {
if (begin == end)
throw std::invalid_argument("Iterator range is singular!");
if (std::distance(begin, end) == 1) //What's the min of one element?
return *begin;
if (*begin < *end) //List is sorted if this is true.
return *begin;
std::vector<int>::iterator middle(begin);
std::advance(middle, std::distance(begin, end)/2);
if (*middle < *begin) //If this is true, than the middle element selected is past the rotation point
return FindMinFromRotated(begin, middle)
else if (*middle > *begin) //If this is true, the the middle element selected is in front of the rotation point.
return FindMinFromRotated(middle, end)
else //Looks like we found what we need :)
return *begin;
}
答案 10 :(得分:1)
在C ++ 11中,可以使用partition_point解决此问题:
std::vector<int> arr = {5,6,7,8,1,2,3,4};
auto rotation_point = std::partition_point(arr.begin(), std::prev(arr.end()),
[&arr](int elem) { return elem > arr.back(); });