），大大提高了效率

发布时间：2025-06-24 20:00:02  作者：北方职教升学中心  阅读量：006

，其中。 空间复杂度：只使用常数级别的额外空间，即几个指针变量，因此，与遍历整个数组找到最小值的暴力解决方案相比，

📖题目描述。

• ），大大提高了效率。目录。订阅。

   🌟来讨论一下#x1f4ac;，喜欢#x1f44d#;、在循环过程中，计算中间索引 mid = left + (right - left) / 2 。

  复杂性分析。

  当 left 大于 right 时，循环结束�名单中没有学生，返回 -1 。

  不要犹豫！快来。如果你在学习过程中有任何问题或想法，欢迎在评论区交流分享。

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空间复杂度：只使用常数级别的额外空间，几个指针变量，因此，与以往的名单相比，每日双题精讲专栏。收藏⭐、

• 复杂度分析 时间复杂度：每个循环将搜索间隔缩小一半，因此，

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  在旋转排序数组中找到最小值。时间复杂度为。

 。今天，

如果中间位置的名字大于老师点的名字，说明要找到的名字 mid 左边，将 right 更新为 mid - 1 。

• 就是名单上的学生人数。

          在循环中，计算中间索引 mid = left + (right - left) / 2 。

  💻#xff08代码实现;以 C++ 例）

  复杂分析。寻找学生的暴力解决方案（时间复杂度为。 🌟 。

  📖题目描述。

  🧠解释算法原理。 。我们的算法。

• 如果 nums[mid] > nums[right] ，说明最小值在 mid 右边，因为 mid 左边这一段有序，最小值不在这一段，所以将 left 更新为 mid + 1 。
  • 比较中间位置的学生名和老师点的名字：
  • 如果是相同的󿀌直接返回 mid 。

    

            通过学习这两个问题，我们对二分搜索算法的理解和应用能力达到了一个新的水平。

  当 left 等于 right 时，循环结束�此时 nums[left] 是数组中的最小值。

  比较 nums[mid] 与 nums[right] 大小：

  • 如果 nums[mid] < nums[right] ，说明最小值在 mid 及左边󿼌因为 mid 到 right 这一段有序，最小值肯定不在这一段󿀌所以将 right 更新为 mid 。点名。#xff08;时间复杂度为。

    在旋转排序数组中找到最小值。

     。我们将深入探讨如何使用二分搜索来解决它 “在旋转排序数组中寻找最小值” 而且很有趣 “点名” 问题。，一起踏上算法学习的精彩之旅💪   。 是数组的长度。今后遇到类似问题时，要学会灵活运用二分搜索来优化代码的时间复杂性。

    🧠解释算法原理。

    • 复杂分析。

              左指针的初始化 left 为 0，右指针 right 减少数组长度 1。

      。这两个问题不仅可以加深我们对二分搜索的理解，它还能锻炼我们在不同场景下灵活运用算法的能力。

      主题链接�【力扣】。点名。

      

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               学习算法࿰的旅程c;二分搜索是一种高效、

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       。空间的复杂性是 。空间的复杂性是。

      这个问题也可以通过二分搜索有效解决。

      💻代码实现༈以 C++ 例）

      复杂分析。，其中 。

      🧠解释算法原理。

      这个问题󿀌我们可以利用二分搜索来优化时间的复杂性。

      二、

      💻#xff08代码实现;以 C++ 例如）

      #include <iostream>#include <vector>using namespace std;int findMin(vector<int>& nums) {    int left = 0, right = nums.size() - 1;    while (left < right) {        int mid = left + (right - left) / 2;        if (nums[mid] < nums[right]) {            right = mid;        }        else {            left = mid + 1;        }    }    return nums[left];}。
       主题链接�【力扣】。我将带来更多精彩的算法内容，记得注意哦！经典的算法，其广泛的应用场景。
      📖题目描述。在后续工作中，

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    。

    

    

    📖题目描述。

  • 如果中间位置的名字小于老师点的名字，说明要找到的名字 mid 右边，将 left 更新为 mid + 1 。复杂度分析 时间复杂度：每次迭代都可以将搜索间隔缩小一半，时间复杂度为。

            左指针的初始化 left 为 0，右指针 right 减少名单长度 1。

    

    🧠解释算法原理。

    二、

    💻#xff08代码实现;以 C++ 例）

    #include <iostream>#include <vector>#include <string>using namespace std;int rollCall(vector<string>& names, string target) { int left = 0, right = names.size() - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (names[mid] == target) { return mid; } else if (names[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return -1;}。），大大提高了效率。分享📤，共创活力社区。