在程序设计的世界里，数据结构和算法是构建高效、优雅解决方案的基石。想象一下，你有一个已排序的数字数组和一个目标值，你的任务是在这个数组中找到该目标值的起始和结束位置。这看起来简单，但实际上，它蕴含了算法设计的深刻智慧。在现实生活中，类似的问题比比皆是，例如，在一长串的销售记录中找到某个产品的销售周期，或者在日志文件中追踪特定事件的开始和结束。掌握这种技能，不仅能提高你的编程效率，还能帮助你更好地理解数据结构和算法的精髓。
一、问题分析与算法选择
在处理这类问题时，我们的第一步是分析问题并选择合适的算法。由于数组已排序，我们可以使用二分查找法来优化搜索过程。二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它通过将搜索区间分成两半来减少搜索量，从而达到提高效率的目的。
实现步骤
- 初始化：设定两个指针，分别指向数组的起始位置和结束位置。
- 迭代搜索：在每次迭代中，选择中间元素，并比较它与目标值。
- 调整指针：根据比较结果，调整指针的位置，缩小搜索范围。
- 重复步骤：重复上述步骤，直至找到目标值的起始和结束位置。
注意事项
- 边界处理：在实现过程中，要特别注意边界条件的处理，避免数组越界。
- 复杂度分析：二分查找的时间复杂度为 (O(\log n))，比线性搜索的 (O(n)) 更高效。
二、代码实现与分析
接下来，我们将通过Python代码来具体实现这一算法。
def findFirstAndLast(arr, target):
def binarySearchLeft(arr, target):
left, right = 0, len(arr) - 1
while left <= right:
mid = left + (right - left) // 2
if arr[mid] < target:
left = mid + 1
elif arr[mid] > target:
right = mid - 1
else:
if mid == 0 or arr[mid - 1] != target:
return mid
right = mid - 1
return -1
def binarySearchRight(arr, target):
left, right = 0, len(arr) - 1
while left <= right:
mid = left + (right - left) // 2
if arr[mid] < target:
left = mid + 1
elif arr[mid] > target:
right = mid - 1
else:
if mid == len(arr) - 1 or arr[mid + 1] != target:
return mid
left = mid + 1
return -1
return [binarySearchLeft(arr, target), binarySearchRight(arr, target)]代码分析
- 函数结构：该函数包含两个内部函数
binarySearchLeft和binarySearchRight，分别用于查找目标值的起始位置和结束位置。 - 循环与条件：通过while循环和条件判断，逐步缩小搜索范围，直至找到目标值的位置。
- 返回值：如果找到目标值，则返回其在数组中的位置；否则，返回
-1。
三、实战案例与应用
让我们通过一个实战案例来验证我们的算法。
示例
假设我们有一个数组arr = [1, 2, 4, 4, 4, 5, 6, 7]，目标值为4。我们的目标是找到值4的起始和结束位置。
arr = [1, 2, 4, 4, 4, 5, 6, 7]
target = 4
print(findFirstAndLast(arr, target))预期输出
[2, 4]结语：算法的力量
通过这个教程，我们不仅学会了如何在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置，更重要的是，我们理解了算法在解决实际问题中的力量。算法不仅是编程的工具，它还是思维的锻炼，是解决问题的艺术。
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