博客
关于我
简单sorting and searching 合并+第一个错误版本 二分查找法
阅读量:798 次
发布时间:2023-03-12

本文共 713 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

为了找到导致所有后续版本错误的第一个错误版本,我们可以采用二分查找算法。这种方法能够在最少次数内确定错误版本的位置,从而减少对API的调用次数。

分析与优化

我们有以下函数代码:

def firstBadVersion(self, n: int) -> int:    i, j = 1, n    while i <= j:        m = (i + j) // 2        if isBadVersion(m):            j = m - 1        else:            i = m + 1    return i

代码解析

  • 初始化:设置变量i和j分别为1和n,表示当前的版本范围。
  • 二分查找
    • 计算中间点m。
    • 如果m是错误版本,更新j为m-1,限制错误版本的范围。
    • 如果m是正确版本,更新i为m+1,扩大正确版本的范围。
  • 终止条件:当i超过j时,循环结束,返回i作为第一个错误版本的位置。
  • 示例分析

    • 示例1:n=5,错误版本在4。

      • 初始i=1,j=5。
      • m=3,正确版本,i=4。
      • m=4.5取整为4,错误版本,j=3。
      • 现在i=4 > j=3,循环结束,返回4。
    • 示例2:n=1,错误版本在1。

      • i=1,j=1,m=1,错误版本,j=0。
      • i=1 > j=0,返回1。

    优化思路

    • 减少调用次数:二分查找的时间复杂度为O(log n),每次调用isBadVersion一次,已经是高效的。
    • 代码简洁:避免不必要的操作,保持代码简洁易读。

    结论

    该函数通过二分查找高效地找到第一个错误版本,确保了在最少的API调用次数内完成任务。代码结构清晰,逻辑严谨,能够处理所有有效的n值。

    转载地址:http://wemfk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas DataFrame 中的自定义浮点格式
    查看>>
    Pandas DataFrame 的 describe()方法详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    Pandas DataFrame中删除列级的方法链接解决方案
    查看>>
    Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
    查看>>
    Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
    查看>>
    Pandas Dataframe的日志文件
    查看>>
    pandas Groupby:创建两列的Groupby时,如何按正确的顺序对工作日进行排序?
    查看>>
    Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
    查看>>
    Pandas 中的多索引旋转
    查看>>
    Pandas 中的日期范围
    查看>>
    pandas 中的时间序列箱线图
    查看>>
    Pandas 使用指南
    查看>>
    pandas 分组并使用最小值更新
    查看>>
    Pandas 对数据框的布尔比较
    查看>>
    pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔
    查看>>
    pandas 找到局部最大值和最小值
    查看>>
    pandas 时间序列重新采样结束给定的一天
    查看>>
    pandas 根据不是常量的第三列的值将值从一列复制到另一列
    查看>>
    pandas 根据值从多列中的一列查找
    查看>>
    Pandas 根据布尔条件选择行和列
    查看>>