
题目描述
已知一个长度为 n 的数组,预先按照升序排列,经由 1 到 n 次 旋转 后,得到输入数组。例如,原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到:
- 若旋转
4 次,则可以得到 [4,5,6,7,0,1,2] - 若旋转
7 次,则可以得到 [0,1,2,4,5,6,7]
注意,数组 [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], ..., a[n-2]] 。
给你一个元素值 互不相同 的数组 nums ,它原来是一个升序排列的数组,并按上述情形进行了多次旋转。请你找出并返回数组中的 最小元素 。
你必须设计一个时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。
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。
示例 3:
输入:nums = [11,13,15,17]
输出:11
解释:原数组为 [11,13,15,17] ,旋转 4 次得到输入数组。
提示:
n == nums.length 1 <= n <= 5000 -5000 <= nums[i] <= 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
解法
方法一:二分查找
我们可以使用二分查找来解决这个问题。
首先,我们定义两个指针 \(l\) 和 \(r\),分别指向数组的起始位置和结束位置。然后,我们进入一个循环,直到 \(l\) 小于 \(r\)。
在每次循环中,我们计算中间位置 \(mid\),并比较 \(nums[mid]\) 和 \(nums[n-1]\) 的值。如果 \(nums[mid]\) 大于 \(nums[n-1]\),说明最小值在 \(mid\) 的右侧,因此我们将 \(l\) 更新为 \(mid + 1\)。否则,最小值在 \(mid\) 的左侧或 \(mid\) 本身,因此我们将 \(r\) 更新为 \(mid\)。当循环结束时,指针 \(l\) 将指向最小值的位置,我们返回 \(nums[l]\) 即可。
时间复杂度 \(O(\log n)\),其中 \(n\) 是数组 \(\textit{nums}\) 的长度。空间复杂度 \(O(1)\)。
| class Solution:
def findMin(self, nums: List[int]) -> int:
l, r = 0, len(nums) - 1
while l < r:
mid = (l + r) >> 1
if nums[mid] > nums[-1]:
l = mid + 1
else:
r = mid
return nums[l]
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14 | class Solution {
public int findMin(int[] nums) {
int l = 0, r = nums.length - 1;
while (l < r) {
int mid = (l + r) >> 1;
if (nums[mid] > nums[nums.length - 1]) {
l = mid + 1;
} else {
r = mid;
}
}
return nums[l];
}
}
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15 | class Solution {
public:
int findMin(vector<int>& nums) {
int l = 0, r = nums.size() - 1;
while (l < r) {
int mid = (l + r) >> 1;
if (nums[mid] > nums.back()) {
l = mid + 1;
} else {
r = mid;
}
}
return nums[l];
}
};
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12 | func findMin(nums []int) int {
l, r := 0, len(nums)-1
for l < r {
mid := (l + r) >> 1
if nums[mid] > nums[len(nums)-1] {
l = mid + 1
} else {
r = mid
}
}
return nums[l]
}
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13 | function findMin(nums: number[]): number {
let l = 0,
r = nums.length - 1;
while (l < r) {
let mid = (l + r) >> 1;
if (nums[mid] > nums[nums.length - 1]) {
l = mid + 1;
} else {
r = mid;
}
}
return nums[l];
}
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14 | impl Solution {
pub fn find_min(nums: Vec<i32>) -> i32 {
let (mut l, mut r) = (0, nums.len() - 1);
while l < r {
let mid = (l + r) >> 1;
if nums[mid] > nums[nums.len() - 1] {
l = mid + 1;
} else {
r = mid;
}
}
nums[l]
}
}
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17 | /**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var findMin = function (nums) {
let l = 0,
r = nums.length - 1;
while (l < r) {
let mid = (l + r) >> 1;
if (nums[mid] > nums[nums.length - 1]) {
l = mid + 1;
} else {
r = mid;
}
}
return nums[l];
};
|