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# 二分搜尋插入點
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二分搜尋不僅可用於搜尋目標元素,還可用於解決許多變種問題,比如搜尋目標元素的插入位置。
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## 無重複元素的情況
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!!! question
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給定一個長度為 $n$ 的有序陣列 `nums` 和一個元素 `target` ,陣列不存在重複元素。現將 `target` 插入陣列 `nums` 中,並保持其有序性。若陣列中已存在元素 `target` ,則插入到其左方。請返回插入後 `target` 在陣列中的索引。示例如下圖所示。
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![二分搜尋插入點示例資料](binary_search_insertion.assets/binary_search_insertion_example.png)
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如果想複用上一節的二分搜尋程式碼,則需要回答以下兩個問題。
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**問題一**:當陣列中包含 `target` 時,插入點的索引是否是該元素的索引?
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題目要求將 `target` 插入到相等元素的左邊,這意味著新插入的 `target` 替換了原來 `target` 的位置。也就是說,**當陣列包含 `target` 時,插入點的索引就是該 `target` 的索引**。
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**問題二**:當陣列中不存在 `target` 時,插入點是哪個元素的索引?
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進一步思考二分搜尋過程:當 `nums[m] < target` 時 $i$ 移動,這意味著指標 $i$ 在向大於等於 `target` 的元素靠近。同理,指標 $j$ 始終在向小於等於 `target` 的元素靠近。
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因此二分結束時一定有:$i$ 指向首個大於 `target` 的元素,$j$ 指向首個小於 `target` 的元素。**易得當陣列不包含 `target` 時,插入索引為 $i$** 。程式碼如下所示:
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```src
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[file]{binary_search_insertion}-[class]{}-[func]{binary_search_insertion_simple}
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```
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## 存在重複元素的情況
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!!! question
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在上一題的基礎上,規定陣列可能包含重複元素,其餘不變。
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假設陣列中存在多個 `target` ,則普通二分搜尋只能返回其中一個 `target` 的索引,**而無法確定該元素的左邊和右邊還有多少 `target`**。
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題目要求將目標元素插入到最左邊,**所以我們需要查詢陣列中最左一個 `target` 的索引**。初步考慮透過下圖所示的步驟實現。
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1. 執行二分搜尋,得到任意一個 `target` 的索引,記為 $k$ 。
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2. 從索引 $k$ 開始,向左進行線性走訪,當找到最左邊的 `target` 時返回。
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![線性查詢重複元素的插入點](binary_search_insertion.assets/binary_search_insertion_naive.png)
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此方法雖然可用,但其包含線性查詢,因此時間複雜度為 $O(n)$ 。當陣列中存在很多重複的 `target` 時,該方法效率很低。
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現考慮拓展二分搜尋程式碼。如下圖所示,整體流程保持不變,每輪先計算中點索引 $m$ ,再判斷 `target` 和 `nums[m]` 的大小關係,分為以下幾種情況。
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- 當 `nums[m] < target` 或 `nums[m] > target` 時,說明還沒有找到 `target` ,因此採用普通二分搜尋的縮小區間操作,**從而使指標 $i$ 和 $j$ 向 `target` 靠近**。
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- 當 `nums[m] == target` 時,說明小於 `target` 的元素在區間 $[i, m - 1]$ 中,因此採用 $j = m - 1$ 來縮小區間,**從而使指標 $j$ 向小於 `target` 的元素靠近**。
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迴圈完成後,$i$ 指向最左邊的 `target` ,$j$ 指向首個小於 `target` 的元素,**因此索引 $i$ 就是插入點**。
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=== "<1>"
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![二分搜尋重複元素的插入點的步驟](binary_search_insertion.assets/binary_search_insertion_step1.png)
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=== "<2>"
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![binary_search_insertion_step2](binary_search_insertion.assets/binary_search_insertion_step2.png)
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=== "<3>"
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![binary_search_insertion_step3](binary_search_insertion.assets/binary_search_insertion_step3.png)
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=== "<4>"
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![binary_search_insertion_step4](binary_search_insertion.assets/binary_search_insertion_step4.png)
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=== "<5>"
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![binary_search_insertion_step5](binary_search_insertion.assets/binary_search_insertion_step5.png)
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=== "<6>"
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![binary_search_insertion_step6](binary_search_insertion.assets/binary_search_insertion_step6.png)
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=== "<7>"
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![binary_search_insertion_step7](binary_search_insertion.assets/binary_search_insertion_step7.png)
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=== "<8>"
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![binary_search_insertion_step8](binary_search_insertion.assets/binary_search_insertion_step8.png)
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觀察以下程式碼,判斷分支 `nums[m] > target` 和 `nums[m] == target` 的操作相同,因此兩者可以合併。
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即便如此,我們仍然可以將判斷條件保持展開,因為其邏輯更加清晰、可讀性更好。
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```src
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[file]{binary_search_insertion}-[class]{}-[func]{binary_search_insertion}
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```
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!!! tip
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本節的程式碼都是“雙閉區間”寫法。有興趣的讀者可以自行實現“左閉右開”寫法。
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總的來看,二分搜尋無非就是給指標 $i$ 和 $j$ 分別設定搜尋目標,目標可能是一個具體的元素(例如 `target` ),也可能是一個元素範圍(例如小於 `target` 的元素)。
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在不斷的迴圈二分中,指標 $i$ 和 $j$ 都逐漸逼近預先設定的目標。最終,它們或是成功找到答案,或是越過邊界後停止。
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