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在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置--LeetCode

news 来源：原创 2025/8/14 16:01:07

题目

给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。

示例 1：

  • 输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
  • 输出：[3,4]

示例 2：

  • 输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
  • 输出：[-1,-1]

示例 3：

  • 输入：nums = [], target = 0
  • 输出：[-1,-1]

思路一：

采用两次二分查找策略，第一次查找目标值首次出现的位置，第二次查找目标值最后一次出现的位置。

  1. 初始化：
    • 设定左右边界left和right，分别指向数组的首尾。
    • 把first和last初始化为 -1，用于存储目标值首次和最后一次出现的位置。
  2. 查找首次出现的位置：
    • 当left小于等于right时，持续进行二分查找。
    • 算出中间位置middle。
    • 若nums[middle]等于目标值，将first更新为middle，并把右边界right更新为middle - 1，继续向左查找，以找到首次出现的位置。
    • 若nums[middle]大于目标值，将右边界right更新为middle - 1。
    • 若nums[middle]小于目标值，将左边界left更新为middle + 1。
  3. 查找最后一次出现的位置：
    • 重置左右边界left和right。
    • 当left小于等于right时，继续二分查找。
    • 计算中间位置middle。
    • 若nums[middle]等于目标值，将last更新为middle，并把左边界left更新为middle + 1，继续向右查找，以找到最后一次出现的位置。
    • 若nums[middle]大于目标值，将右边界right更新为middle - 1。
    • 若nums[middle]小于目标值，将左边界left更新为middle + 1。
  4. 返回结果：返回包含first和last的数组。
class Solution {public int[] searchRange(int[] nums, int target) {int left = 0;// 初始化变量 left 为 0，它表示当前搜索范围的左边界。int right = nums.length - 1;// 初始化变量 right 为数组 nums 的最后一个元素的索引，它表示当前搜索范围的右边界。int first = -1;// 初始化变量 first 为 -1，用于存储目标值 target 第一次出现的索引。如果未找到 target，则保持为 -1。int last = -1;// 初始化变量 last 为 -1，用于存储目标值 target 最后一次出现的索引。如果未找到 target，则保持为 -1。while (left <= right) {// 开始第一个二分查找循环，目的是找到目标值 target 第一次出现的位置。// 只要左边界小于等于右边界，就继续循环。int m = (left + right) / 2;// 计算当前搜索范围的中间位置 m。if (nums[m] == target) {// 如果中间位置的元素等于目标值 target。first = m;// 更新 first 为当前中间位置 m，因为找到了一个目标值。right = m - 1;// 缩小搜索范围到左半部分，继续向左查找，以找到 target 第一次出现的位置。} else if (nums[m] > target) {// 如果中间位置的元素大于目标值 target。right = m - 1;// 缩小搜索范围到左半部分，因为目标值只可能在左半部分。} else {// 如果中间位置的元素小于目标值 target。left = m + 1;// 缩小搜索范围到右半部分，因为目标值只可能在右半部分。}}left = 0;// 重置左边界为 0，准备进行第二次二分查找。right = nums.length - 1;// 重置右边界为数组 nums 的最后一个元素的索引，准备进行第二次二分查找。while (left <= right) {// 开始第二个二分查找循环，目的是找到目标值 target 最后一次出现的位置。// 只要左边界小于等于右边界，就继续循环。int m = (left + right) / 2;// 计算当前搜索范围的中间位置 m。if (nums[m] == target) {// 如果中间位置的元素等于目标值 target。last = m;// 更新 last 为当前中间位置 m，因为找到了一个目标值。left = m + 1;// 缩小搜索范围到右半部分，继续向右查找，以找到 target 最后一次出现的位置。} else if (nums[m] > target) {// 如果中间位置的元素大于目标值 target。right = m - 1;// 缩小搜索范围到左半部分，因为目标值只可能在左半部分。} else {// 如果中间位置的元素小于目标值 target。left = m + 1;// 缩小搜索范围到右半部分，因为目标值只可能在右半部分。}}return new int[]{first, last};// 返回一个包含 first 和 last 的整数数组，即目标值 target 第一次和最后一次出现的索引。}
}

 思路二：

此代码通过二分查找在有序数组中找出目标值首次和最后一次出现的位置。整体分为主方法和两个辅助方法，主方法先做边界检查，再调用辅助方法分别查找首尾位置。

  1. 主方法 searchRange

    • 若数组长度为 0，直接返回 [-1, -1]。
    • 调用 findFirstPosition 找目标值首次出现位置，若未找到（返回 -1），则直接返回 [-1, -1]。
    • 调用 findLastPosition 找目标值最后一次出现位置。
    • 返回包含首次和最后出现位置的数组。

  2. 辅助方法 findFirstPosition

    • 初始化左右边界 left 和 right 分别指向数组首尾。
    • 当 left <= right 时进行二分查找：
      • 计算中间位置 m。
      • 若 nums[m] < target，更新 left = m + 1。
      • 若 nums[m] == target，更新 right = m，继续向左查找。
      • 若 nums[m] > target，更新 right = m - 1。
    • 循环结束后，若 nums[left] == target，返回 left，否则返回 -1。

  3. 辅助方法 findLastPosition

    • 初始化左右边界 left 和 right 分别指向数组首尾。
    • 当 left <= right 时进行二分查找：
      • 计算中间位置 m，此处中间值向上取整。
      • 若 nums[m] < target，更新 left = m + 1。
      • 若 nums[m] == target，更新 left = m，继续向右查找。
      • 若 nums[m] > target，更新 right = m - 1。
    • 循环结束后，返回 left。
class Solution {public int[] searchRange(int[] nums, int target) {int len = nums.length;if(len == 0){return new int[]{-1,-1};}int firstPosition = findFirstPosition(nums,target);if(firstPosition ==-1){return new int[]{-1,-1};}int lastPosition = findLastPosition(nums,target);return new int[]{firstPosition,lastPosition};}private int findFirstPosition(int[] nums,int target){int left = 0;int right = nums.length-1;while(left <= right){int m = (left +right) >>>1;if(nums[m] < target){//下一轮搜索区间是：[m+1,right]left = m+1;}else if(nums[m] == target){//下一轮搜索区间是：[left,m]right = m;}else{//下一轮搜索区间是：[left,m-1]right = m-1;}}if(nums[left] == target){return left;}return -1;}private int findLastPosition(int[] nums,int target){int left = 0;int right = nums.length-1;while(left <= right){//中间值要向上取整int m = (left +right+1) >>>1;if(nums[m] < target){//下一轮搜索区间是：[m+1,right]left = m+1;}else if(nums[m] == target){//下一轮搜索区间是：[m，right]left = m;}else{//下一轮搜索区间是：[left,m-1]right = m-1;}}return left;}
}

思路三：

利用二分查找在有序数组中找到目标值首次和最后一次出现的位置。通过定义一个带布尔参数的二分查找函数，根据参数不同分别查找第一个大于等于目标值的位置和第一个大于目标值的位置，进而确定目标值的出现范围。

  1. 主方法 searchRange

    • 调用 binarySearch 并传入 true，得到目标值首次出现的位置 leftIdx。
    • 调用 binarySearch 并传入 false，得到目标值最后一次出现位置的下一个位置，减 1 后得到 rightIdx。
    • 检查 leftIdx 和 rightIdx 是否合理（leftIdx 小于等于 rightIdx，rightIdx 在数组范围内，且对应值为目标值），若合理则返回 [leftIdx, rightIdx]，否则返回 [-1, -1]。

  2. 辅助方法 binarySearch

    • 初始化左右边界 left 和 right 以及结果变量 ans 为数组长度。
    • 当 left 小于等于 right 时进行二分查找：
      • 计算中间位置 mid。
      • 若 nums[mid] 大于目标值，或 lower 为 true 且 nums[mid] 大于等于目标值，更新右边界 right = mid - 1，并将 ans 更新为 mid。
      • 否则，更新左边界 left = mid + 1。
    • 循环结束后返回 ans。
class Solution {public int[] searchRange(int[] nums, int target) {int leftIdx = binarySearch(nums, target, true);// 调用 binarySearch 方法来查找目标值首次出现的位置// 传入 true 表示要找首次出现的位置int rightIdx = binarySearch(nums, target, false) - 1;// 调用 binarySearch 方法来查找目标值最后一次出现位置的下一个位置// 传入 false 表示要找最后一次出现位置的下一个位置// 最后减去 1 得到最后一次出现的位置if (leftIdx <= rightIdx && rightIdx < nums.length && nums[leftIdx] == target && nums[rightIdx] == target) {// 检查得到的首次和最后一次出现的位置是否合理// 条件包括：首次位置小于等于最后位置，最后位置在数组范围内，且这两个位置对应的值都是目标值return new int[]{leftIdx, rightIdx};// 如果条件满足，返回包含首次和最后一次出现位置的数组} return new int[]{-1, -1};// 如果条件不满足，说明目标值不在数组中，返回 [-1, -1]}public int binarySearch(int[] nums, int target, boolean lower) {int left = 0, right = nums.length - 1, ans = nums.length;// 初始化 ans 为数组长度，它会记录最终结果while (left <= right) { int mid = (left + right) / 2;if (nums[mid] > target || (lower && nums[mid] >= target)) {// 如果中间位置的值大于目标值，或者 lower 为 true 且中间位置的值大于等于目标值right = mid - 1;// 缩小右边界到 mid - 1，继续在左半部分查找ans = mid;// 更新 ans 为 mid，因为可能找到了更合适的位置} else {left = mid + 1;// 否则，说明目标值在右半部分，将左边界更新为 mid + 1}}return ans;// 循环结束后，返回记录的结果 ans}
}

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LeetCode每日一题4.18

2364.统计坏数对的数目 问题 问题分析 根据题目要求&#xff0c;(i, j) 是一个坏数对的条件是&#xff1a; i < j j - i ! nums[j] - nums[i]&#xff0c;即 nums[j] - j ! nums[i] - i 因此&#xff0c;我们可以转换问题&#xff1a;对于每个 j&#xff0c;找到所有 i &l…...

编程日记 2025/8/8 1:13:51

cmd查询占用端口并查杀

查看特定端口的占用情况 netstat -ano | findstr 端口号 netstat -ano | findstr 端口号 结束指定进程 askkill /T /F /PID PID askkill /T /F /PID PID...

编程日记 2025/8/10 4:46:25

ETL数据集成平台在交通运输行业的五大应用场景

在智能交通与数字物流时代&#xff0c;交通运输企业每天产生海量数据——车辆轨迹、货物状态、乘客流量、设备日志……但这些数据往往被困在分散的系统中&#xff1a;GPS定位数据躺在车载终端里&#xff0c;物流订单卡在Excel表中&#xff0c;地铁客流统计锁在本地服务器内。如…...

编程日记 2025/8/10 10:34:52

自定义 el-menu

使用的工具&#xff1a;vue2 element-ui <!DOCTYPE html> <html><head><link rel"stylesheet" href"https://unpkg.com/element-ui/lib/theme-chalk/index.css"><style>.el-menu--horizontal {border-bottom: none !impor…...

编程日记 2025/8/1 12:33:59

创维E900V20C-国科GK6323V100C-rtl8822cs-安卓9.0-短接强刷卡刷固件包

创维E900V20C&#xff0f;创维E900V20D-国科GK6323V100C-安卓9.0-强刷卡刷固件包 创维E900V20C 刷机说明&#xff1a; 1、用个老款4G&#xff0c;2.0的U盘&#xff0c;fat32&#xff0c;2048块单分区格式化&#xff0c; 5个文件复制到根目录&#xff0c;插盒子靠网口U口&…...

编程日记 2025/8/6 5:19:26

DemoGen：用于数据高效视觉运动策略学习的合成演示生成

25年2月来自清华、上海姚期智研究院和上海AI实验室的论文“DemoGen: Synthetic Demonstration Generation for Data-Efficient Visuomotor Policy Learning”。 视觉运动策略在机器人操控中展现出巨大潜力&#xff0c;但通常需要大量人工采集的数据才能有效执行。驱动高数据需…...

编程日记 2025/8/2 18:28:49

影楼精修-高低频磨皮算法解析

注意&#xff1a;本文样例图片为了避免侵权&#xff0c;均使用AIGC生成&#xff1b; 高低频磨皮基础 高低频磨皮是一种常用于人像后期修图的技术&#xff0c;它能在保留皮肤纹理的同时柔化瑕疵&#xff0c;使皮肤看起来更加自然细腻。高低频磨皮的算法原理如下&#xff1a; …...

编程日记 2025/8/14 11:09:25

打造搜索神功：Express 路由中的关键词探查之道

前言 在 Web 开发的江湖，Express 好比一位身怀绝技的武林高手，出手稳准狠，擅长解决各种疑难杂症。今天，我们将与这位高手并肩作战，一探关键词搜索路由的奥义。这不是枯燥的教学，而是一场充满玄机与笑点的江湖奇遇。挥起代码之剑，踏上探索之路，不仅能习得招式，还能在轻…...

编程日记 2025/8/10 1:39:05

kubernetes-使用ceph-csi

kubernetes-使用ceph-csi Kubernetes &#xff08;简称K8s&#xff09;和Ceph都是开源的云计算技术&#xff0c;K8s是一个容器编排平台&#xff0c;而Ceph是一个分布式存储系统。将K8s和Ceph集成在一起可以为应用程序提供高可用性和持久性存储。本文主要介绍如何在使用openEul…...

编程日记 2025/8/3 17:15:05