标签：dup htm return com 也有 元素 str style lse
153. Find Minimum in Rotated Sorted Array
二分题目，由于rotated存在，a[mid]<key不能判断在哪一边搜索。
可以根据a[low]与a[high]的关系，来判断哪一边有序，哪一边存在rotate，进而缩小搜索区间。
开区间写法：(由于搜索区间和解区间都是[low, high]，直接 [low, high])
class Solution { public: int findMin(vector<int>& nums) { int low=0, high=nums.size()-1; //[low,high] while (low<high){ if (nums[low]<nums[high]) return nums[low]; int mid=(low+high)/2; if (nums[mid]>nums[high]){ //left side in order, min in the right part low = mid+1; }else{ //right side in order, min in the left part high = mid; } } return nums[low]; } };
上面的写法是用 a[mid] 与 a[high] 比较的，这样是比与 a[low] 比较要好的。如果和 a[low] 比较，需要注意的是 a[low]=a[mid] 可能发生，由于没有重复元素，这种情况只可能在 low==mid 时发生，即 low=mid=high-1 时。由于上面 a[low]<a[high] 就会return，说明这里 a[low]>a[high]，应该返回 high 的值，因此归类归到 a[low]<a[mid] 一类中。
这道题的followup，如果有重复元素，a[low]==a[mid] 即有可能是 low==mid 这一边界情况，也有可能是重复元素导致的 a[low]==a[mid]，需要分别处理，比较繁琐。
而与 a[high] 比较，a[mid]==a[high] 只可能是重复元素导致的。
class Solution { public: int findMin(vector<int>& nums) { int low=0, high=nums.size()-1; //[low,high] while (low<high){ if (nums[low]<nums[high]) return nums[low]; int mid=(low+high)/2; if (nums[low]<=nums[mid]){ //left side in order, min in the right part low = mid+1; }else{ //right side in order, min in the left part high = mid; } } return nums[low]; } };
154. Find Minimum in Rotated Sorted Array II
有duplicate以后，nums[mid]==nums[high] 的情况就会发生，我们无法判断最小值是左边还是右边。
由于二分实质是维护low，high只是用来缩小区间，我们可以 --high，这样并不会把最小的元素skip掉。
class Solution { public: int findMin(vector<int>& nums) { int low=0, high=nums.size()-1; //[low,high] while (low<high){ if (nums[low]<nums[high]) return nums[low]; int mid=(low+high)/2; if (nums[mid]>nums[high]){ //left side in order, min in the right part low = mid+1; }else if (nums[mid]<nums[high]){ //right side in order, min in the left part high = mid; }else{ // nums[mid]==nums[high] --high; } } return nums[low]; } };
类似题目：
Search in Rotated Sorted Array
reference:
LeetCode 153, 154. Find Minimum in Rotated Sorted Array I & II
标签：dup htm return com 也有 元素 str style lse
原文地址：https://www.cnblogs.com/hankunyan/p/9926554.html
