-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 50
/
Copy pathbroken_search.py
61 lines (45 loc) · 2.39 KB
/
broken_search.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
"""
ПРИНЦИП РАБОТЫ
- Найти опорную точку
- Разделить массив на два отсортированных массива
- Выполнить бинарный поиск
ДОКАЗАТЕЛЬСТВО КОРРЕКТНОСТИ
Бинарный поиск – это алгоритм поиска, используемый для поиска целевых элементов в контейнере,
где элементы должны быть расположены в порядке возрастания.
Обычно двоичный поиск используется для поиска порядкового номера целевого элемента в отсортированном массиве.
В бинарном поиске используется подход «разделяй и властвуй»,
при котором массив делится на равные части до тех пор, пока не будет найден целевой элемент.
Книга - Грокаем Алгоритмы А. Бхаргава.
ВРЕМЕННАЯ СЛОЖНОСТЬ
Бинарный поиск и поиск опорной точки в массиве, содержащий n элементов, имеют временную сложность O(log n).
ПРОСТРАНСТВЕННАЯ СЛОЖНОСТЬ
Бинарный поиск и поиск опорной точки имеют пространственную сложность O(1).
"""
def binary_search(arr, target, low=None, high=None):
low = 0 if low is None else low
high = len(arr) - 1 if high is None else high
while low <= high:
mid = (low + high) // 2
guess = arr[mid]
if guess == target:
return mid
if guess > target:
high = mid - 1
else:
low = mid + 1
return -1
def find_pivot(arr):
low = 0
high = len(arr) - 1
while low <= high:
mid = (low + high) // 2
if arr[mid] >= arr[high]:
low = mid + 1
else:
high = mid
return high if high else len(arr) - 1
def broken_search(nums, target):
pivot = find_pivot(nums)
if nums[pivot] == target:
return pivot
return binary_search(nums, target, high=pivot-1) if nums[0] <= target else binary_search(nums, target, low=pivot+1)