题目描述(简单难度)

题目说的比较绕,其实就是在 false false false true true 这样的序列中找出第一次出现 true 的位置。

可以通过 isBadVersion 函数得到当前位置是 false 还是 true

解法一

最直接的解法,从 1 开始遍历,依次判断是否是 true

public int firstBadVersion(int n) {
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (isBadVersion(i)) {
            return i;
        }
    }
    return -1;
}

没想到这个解法竟然会超时。

解法二

false false false true true 可以想成有序数组,0 0 0 1 1,寻找第一次出现 1 的位置。

自然会想到二分查找了,和 275 题 解法是一样的,当时是找到第一个出现在直线上方的点。

public int firstBadVersion(int n) {
    int low = 1;
    int high = n;
    while (low <= high) {
        int mid = (low + high) >>> 1;
        if (isBadVersion(mid)) {
            if (mid == 1) {
                return 1;
            }
            //判断前一个是否是 false
            if (!isBadVersion(mid - 1)) {
                return mid;
            }
            high = mid - 1;
        } else {
            low = mid + 1;
        }
    }
    return -1;
}

275 题 一样,我觉得上边的解法比较好理解也就没写其他的写法了,没想到又碰到这种题了,那顺便再说一下其他的写法吧。

上边是采取提前结束的方法,事实上,因为数组中一定会有一个 true ,所以我们确信一定会找到我们要寻找的值。

所以我们可以通过不断的缩小范围,直到数组中只剩下一个位置,那么这个位置就一定是我们要找的。

下边的解法保证每次循环我们要找到解都在 lowhigh 之间,从而当 low == high 的时候,此时剩下的最后一个数就是我们要找的了。

public int firstBadVersion(int n) {
    int low = 1;
    int high = n;
    //这里去除等于,只剩一个值的时候就跳出来
    while (low < high) {
        int mid = (low + high) >>> 1;
        if (isBadVersion(mid)) {
            //这里不再是 mid - 1, 因为 mid 有可能是我们要找的值
            high = mid;
        } else {
            low = mid + 1;
        }
    }
    return low;
}

还有一种写法,比较反直觉。

public int firstBadVersion(int n) {
    int low = 1;
    int high = n;=
    while (low <= high) {
        int mid = (low + high) >>> 1;
        if (isBadVersion(mid)) {
            high = mid - 1;
        } else {
            low = mid + 1;
        }
    }
    return low;
}

high = mid - 1 ,看起来会把我们要找的值丢掉。其实是没有关系的,如果 mid 值是我们要找的,那么后续 low 会不断向 high 靠近,当 lowhigh 相等的时候,low 最后更新 low = mid + 1 ,刚好又回到了我们要找的值。

还有一种情况,如果之前一直没有找到我们要找的值,直到最后一步 low == high 的时候才找到。此时会进入 if 语句,更新 high = mid - 1 错过我们要找的值。但没有关系,我们返回的是 low ,依旧是我们要找的值。

扩展 求中点

108 题 已经说过这个扩展了,由于经常用到,这里再贴过来,如果不清楚的话可以看一下。

前几天和同学发现个有趣的事情,分享一下。

首先假设我们的变量都是 int 值。

二分查找中我们需要根据 startend 求中点,正常情况下加起来除以 2 即可。

int mid = (start + end) / 2

但这样有一个缺点,我们知道int的最大值是 Integer.MAX_VALUE ,也就是2147483647。那么有一个问题,如果 start = 2147483645end = 2147483645,虽然 startend都没有超出最大值,但是如果利用上边的公式,加起来的话就会造成溢出,从而导致mid计算错误。

解决的一个方案就是利用数学上的技巧,我们可以加一个 start 再减一个 start 将公式变形。

(start + end) / 2 = (start + end + start - start) / 2 = start + (end - start) / 2

这样的话,就解决了上边的问题。

然后当时和同学看到jdk源码中,求mid的方法如下

int mid = (start + end) >>> 1

它通过移位实现了除以 2,但。。。这样难道不会导致溢出吗?

首先大家可以补一下 补码 的知识。

其实问题的关键就是这里了>>> ,我们知道还有一种右移是>>。区别在于>>为有符号右移,右移以后最高位保持原来的最高位。而 >>> 这个右移的话最高位补 0。

所以这里其实利用到了整数的补码形式,最高位其实是符号位,所以当 start + end 溢出的时候,其实本质上只是符号位收到了进位,而>>>这个右移不仅可以把符号位右移,同时最高位只是补零,不会对数字的大小造成影响。

>> 有符号右移就会出现问题了,事实上 JDK6 之前都用的>>,这个 BUG 在 java 里竟然隐藏了十年之久。

还是典型的二分查找的应用。解法一就不说了,说一下解法二的三种写法。

我觉得第一种写法比较直观,每次判断一下我们是否找到了,可以提前结束。

第二种写法的话也经常用到,比如 33 题 找最小值下标的时候,当时和 @为爱卖小菜 讨论了很多,自己对二分理解也深刻了不少。这种写法用于一定可以找到解的时候,一定要注意的是 low < high,不能加等号,不然可能造成死循环。

第三种写法的话,这里就不推荐了。

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