python 找出一个有序数组中相同的值
时间: 2023-03-23 20:00:20 浏览: 88
可以使用双指针的方法来找出一个有序数组中相同的值。具体步骤如下:
1. 定义两个指针i和j,分别指向数组的首位和末位。
2. 判断数组中间位置的数值是否等于目标值,如果等于则直接返回中间位置。
3. 如果中间位置的数值小于目标值,则将i指针移动到中间位置的下一位。
4. 如果中间位置的数值大于目标值,则将j指针移动到中间位置的前一位。
5. 重复执行2-4步,直到i和j指针相遇,说明整个数组中没有相同的值。
下面是代码示例:
```python
def find_duplicate(arr, target):
i, j = 0, len(arr) - 1
while i <= j:
mid = (i + j) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] < target:
i = mid + 1
else:
j = mid - 1
return -1 # 如果没有找到相同的值,则返回-1
```
需要注意的是,上面的代码假设数组中只有一个相同的值。如果数组中可能存在多个相同的值,则需要对代码进行一定的修改。
相关问题
python写寻找两个正序数组的中位数
题目描述:
给定两个大小为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。
示例 1:
输入:nums1 = [1,3], nums2 = [2]
输出:2.00000
解释:合并数组 = [1,2,3] ,中位数 2
示例 2:
输入:nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
输出:2.50000
解释:合并数组 = [1,2,3,4] ,中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5
示例 3:
输入:nums1 = [,], nums2 = [,]
输出:.00000
示例 4:
输入:nums1 = [], nums2 = [1]
输出:1.00000
示例 5:
输入:nums1 = [2], nums2 = []
输出:2.00000
提示:
nums1.length == m
nums2.length == n
<= m <= 100
<= n <= 100
1 <= m + n <= 200
-106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106
解题思路:
首先,我们需要将两个数组合并成一个有序数组,然后再根据数组长度的奇偶性来计算中位数。
对于合并两个有序数组,我们可以使用双指针的方法,从头开始遍历两个数组,每次将较小的数放入新的数组中,直到其中一个数组遍历完毕,然后将另一个数组中剩余的数全部放入新的数组中。
对于计算中位数,我们需要分为两种情况:
当数组长度为奇数时,中位数为新数组的中间数。
当数组长度为偶数时,中位数为新数组的中间两个数的平均数。
代码实现:
class Solution:
def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
# 合并两个有序数组
nums = []
i, j = ,
while i < len(nums1) and j < len(nums2):
if nums1[i] < nums2[j]:
nums.append(nums1[i])
i += 1
else:
nums.append(nums2[j])
j += 1
if i < len(nums1):
nums += nums1[i:]
if j < len(nums2):
nums += nums2[j:]
# 计算中位数
n = len(nums)
if n % 2 == :
return (nums[n//2-1] + nums[n//2]) / 2
else:
return nums[n//2]
python在非常大量的列表里面找出一个指定的数组最快的方法
可以使用二分查找来快速在一个非常大的有序列表中查找某个指定的值。Python标准库中的`bisect`模块提供了二分查找的实现。使用`bisect_left`函数可以找到指定值在有序列表中的位置,如果值不存在,则返回应该插入的位置。下面是一个示例代码:
```python
import bisect
# 生成一个有序列表
lst = list(range(1000000))
# 查找值为42的元素
index = bisect.bisect_left(lst, 42)
if index != len(lst) and lst[index] == 42:
print("找到了")
else:
print("没找到")
```
这个方法的时间复杂度为O(logn),相比于遍历整个列表的时间复杂度O(n),可以显著提高查找效率。