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35. 搜索插入位置

题目描述

给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。

请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。

 

示例 1:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2

示例 2:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1

示例 3:

输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4

 

提示:

  • 1 <= nums.length <= 104
  • -104 <= nums[i] <= 104
  • nums 为 无重复元素 的 升序 排列数组
  • -104 <= target <= 104

解法

方法一：二分查找

由于 $nums$ 数组已经有序，因此我们可以使用二分查找的方法找到目标值 $target$ 的插入位置。

时间复杂度 $O(\log n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 $nums$ 的长度。

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class Solution:
    def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        l, r = 0, len(nums)
        while l < r:
            mid = (l + r) >> 1
            if nums[mid] >= target:
                r = mid
            else:
                l = mid + 1
        return l

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class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        int l = 0, r = nums.length;
        while (l < r) {
            int mid = (l + r) >>> 1;
            if (nums[mid] >= target) {
                r = mid;
            } else {
                l = mid + 1;
            }
        }
        return l;
    }
}

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class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        int l = 0, r = nums.size();
        while (l < r) {
            int mid = (l + r) >> 1;
            if (nums[mid] >= target) {
                r = mid;
            } else {
                l = mid + 1;
            }
        }
        return l;
    }
};

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func searchInsert(nums []int, target int) int {
    l, r := 0, len(nums)
    for l < r {
        mid := (l + r) >> 1
        if nums[mid] >= target {
            r = mid
        } else {
            l = mid + 1
        }
    }
    return l
}

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function searchInsert(nums: number[], target: number): number {
    let [l, r] = [0, nums.length];
    while (l < r) {
        const mid = (l + r) >> 1;
        if (nums[mid] >= target) {
            r = mid;
        } else {
            l = mid + 1;
        }
    }
    return l;
}

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impl Solution {
    pub fn search_insert(nums: Vec<i32>, target: i32) -> i32 {
        let mut l: usize = 0;
        let mut r: usize = nums.len();
        while l < r {
            let mid = (l + r) >> 1;
            if nums[mid] >= target {
                r = mid;
            } else {
                l = mid + 1;
            }
        }
        l as i32
    }
}

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/**
 * @param {number[]} nums
 * @param {number} target
 * @return {number}
 */
var searchInsert = function (nums, target) {
    let [l, r] = [0, nums.length];
    while (l < r) {
        const mid = (l + r) >> 1;
        if (nums[mid] >= target) {
            r = mid;
        } else {
            l = mid + 1;
        }
    }
    return l;
};

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class Solution {
    /**
     * @param Integer[] $nums
     * @param Integer $target
     * @return Integer
     */
    function searchInsert($nums, $target) {
        $l = 0;
        $r = count($nums);
        while ($l < $r) {
            $mid = $l + $r >> 1;
            if ($nums[$mid] >= $target) {
                $r = $mid;
            } else {
                $l = $mid + 1;
            }
        }
        return $l;
    }
}

方法二：二分查找（内置函数）

我们也可以直接使用内置函数进行二分查找。

时间复杂度 $O(\log n)$，其中 $n$ 为数组 $nums$ 的长度。空间复杂度 $O(1)$。

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class Solution:
    def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        return bisect_left(nums, target)

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class Solution {
    public int searchInsert(int[] nums, int target) {
        int i = Arrays.binarySearch(nums, target);
        return i < 0 ? -i - 1 : i;
    }
}

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class Solution {
public:
    int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
        return lower_bound(nums.begin(), nums.end(), target) - nums.begin();
    }
};

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func searchInsert(nums []int, target int) int {
    return sort.SearchInts(nums, target)
}

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