# 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

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给定一个按照升序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]。

进阶:

你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗?

示例 1:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出:[3,4] 示例 2:

输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6 输出:[-1,-1] 示例 3:

输入:nums = [], target = 0 输出:[-1,-1]

提示:

0 <= nums.length <= 105 -109 <= nums[i] <= 109 nums 是一个非递减数组 -109 <= target <= 109

# 第一版

最后执行的输入为

[1,2,2] 2

返回的错误为:AddressSanitizer: heap-buffer-overflow on address 0x60200000053c at pc 0x0000004066e1 bp

这是数组越界的错误

左看右看也没找到越界在哪里

vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
    if (nums.empty() || nums[0] > target || nums[nums.size() - 1] < target) return vector<int>{-1, -1};//当nums为空或者最小值也大于target或者最大值依然//小于target,直接返回
	
	int minIndex,maxIndex,mid, low = 0, high = nums.size() - 1;
	while (low + 1 < high) {
		mid = low + (high - low) / 2;
		if (nums[mid] == target) //找到目标做处理
		{
			while (nums[mid] == target)
			{
				mid--;
			}
			minIndex = mid + 1;
			mid++;
			while (nums[mid] == target)//越界在这里
			{
				mid++;
			}
			maxIndex = mid - 1;
			return { minIndex,maxIndex };
		}
		else if (nums[mid] > target) {
			high = mid;
		}
		else { low = mid; }
	}

	if (nums[low] == target) {
		if (nums[high] == target)  return { low,high };
		else
			return { low,low };
	}
	else if (nums[high] == target) {
		return { high,high };
	}
	else
		return { -1,-1 };   
    }
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越界解析 :nums[2]为最后一个元素,等于target,此时再进入循环,mid++,所以访问nums[3]即为越界,所以判断条件不够,不止上届,同样的下界也应该增加判断条件

# 第二版

vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
if (nums.empty() || nums[0] > target || nums[nums.size() - 1] < target) return {-1, -1};

int minIndex,maxIndex,mid, low = 0, high = nums.size() - 1;
while (low + 1 < high) {
	mid = low + (high - low) / 2;
	if (nums[mid] == target)
	{
		while (mid>=0 && nums[mid] == target)//这里增加界限判断,不至于越界访问
		{

			mid--;
		}
		if (mid < 0) { 
			minIndex = 0; mid = 0; 
		}
		else
		{
			minIndex = ++mid;
		}

		while (mid<nums.size() && nums[mid] == target)//这里增加界限判断,不至于越界访问
		{
			mid++;
		}
		if (mid == nums.size()) {//虽然此时满足mid==nums.size(),但10并不是target
			maxIndex = nums.size()-1; 
		}
		else
		{
			minIndex = --mid;
		}

		return { minIndex,maxIndex };
	}
	else if (nums[mid] > target) {
		high = mid;
	}
	else { low = mid; }
}
if (nums[low] == target) {
	if (nums[high] == target)  return { low,high };
	else
		return { low,low };
}
else if (nums[high] == target) {
	return { high,high };
}
else
	return { -1,-1 };
}
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最后输入为输入:[5,7,7,8,8,10] 8

输出:[3,5]

预期:[3,4]

此时跟上面又有不同,这里10为末尾元素,也不是目标,10的前面一个是目标元素,虽然此时mid=nums.size(),,但是mid=nums.size()-1=5,还是指的是10,所以如果最后到了数组末尾,还需要再加判断

# 第三版本

vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
if (nums.empty() || nums[0] > target || nums[nums.size() - 1] < target) 
	return { -1, -1 };//当nums为空或者最小值也大于target或者最大值依然小于target,直接返回

int minIndex, maxIndex, mid, low = 0, high = nums.size() - 1;
while (low + 1 < high) {//在数组内部查找
	mid = low + (high - low) / 2;
	if (nums[mid] == target)//招到了target
	{
		int tempMid = mid;//双份mid更方便一些,一份查找左边界,一份查找有边界
		while (mid >= 0 && nums[mid] == target)//左侧查找边界
		{
			mid--;
		}
		if (mid < 0) { //到了数组头了,还需要再加判断头元素是不是target
			if (nums[0] == target) minIndex = 0;
			else
				minIndex = mid + 2;
		}
		else //没到数组头,说明头元素不是target
			minIndex = ++mid;

		while (tempMid <= nums.size() - 1 && nums[tempMid] == target)//右侧查找边界
		{
			tempMid++;
		}
		if (tempMid == nums.size()) {//到了数组尾部了,还需要再加判断尾部元素是不是target
			if (nums[nums.size() - 1] == target) maxIndex = nums.size() - 1;
			else
				maxIndex = nums.size() - 2;
		}
		else//没到数组尾部,说明尾部元素不是target
			maxIndex = --tempMid;
		return { minIndex,maxIndex };
	}
	else if (nums[mid] > target) {
		high = mid;
	}
	else { low = mid; }
}

if (nums[low] == target) {//没在数组除了low和high的位置找到target,再处理
	if (nums[high] == target)  return { low,high };
	else
		return { low,low };
}
else if (nums[high] == target) {
	return { high,high };
}
else
	return { -1,-1 };
}

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执行用时 :8 ms, 在所有 C++ 提交中击败了95.18%的用户

内存消耗 :10.4 MB, 在所有 C++ 提交中击败了76.75%的用户