上海网站建设领导品牌seo怎么优化简述

题目

给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。请你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]。

你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

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

代码

class Solution {
public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
int leftBorder = getLeftBorder(nums, target);
int rightBorder = getRightBorder(nums, target);
// 情况一
if (leftBorder == -2 || rightBorder == -2) return new int[]{-1, -1};
// 情况三
if (rightBorder - leftBorder > 1) return new int[]{leftBorder + 1, rightBorder - 1};
// 情况二
return new int[]{-1, -1};}
int getRightBorder(int[] nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
int rightBorder = -2; // 记录一下rightBorder没有被赋值的情况
while (left <= right) {
int middle = left + ((right - left) / 2);
if (nums[middle] > target) {
right = middle - 1;
} else { // 寻找右边界，nums[middle] == target的时候更新left
left = middle + 1;
rightBorder = left;
}
}
return rightBorder;
}

int getLeftBorder(int[] nums, int target) {int left = 0;int right = nums.length - 1;int leftBorder = -2; // 记录一下leftBorder没有被赋值的情况while (left <= right) {int middle = left + ((right - left) / 2);if (nums[middle] >= target) { // 寻找左边界，nums[middle] == target的时候更新rightright = middle - 1;leftBorder = right;} else {left = middle + 1;}}return leftBorder;
}

}

class Solution {
public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
int first = -1;
int last = -1;
// 找第一个等于target的位置
while (left <= right) {
int middle = (left + right) / 2;
if (nums[middle] == target) {
first = middle;
right = middle - 1; //重点
} else if (nums[middle] > target) {
right = middle - 1;
} else {
left = middle + 1;
}
}

// 最后一个等于target的位置
left = 0;
right = nums.length - 1;
while (left <= right) {int middle = (left + right) / 2;if (nums[middle] == target) {last = middle;left = middle + 1; //重点} else if (nums[middle] > target) {right = middle - 1;} else {left = middle + 1;}
}return new int[]{first, last};
}

}
第一部分：找第一个等于target的位置
if (nums[middle] == target) {
first = middle;
right = middle - 1; //重点
}
在这里，当我们找到了一个等于target的元素时，我们并不立即停止搜索。相反，我们将right更新为middle - 1，即把右边界移动到中间位置的左边一位。这样做是为了继续在当前middle位置的左侧查找是否有更早出现的target。通过不断将右边界向左移动，我们可以确保最终找到的是数组中最左边的那个target。
第二部分：找最后一个等于target的位置
java
深色版本

if (nums[middle] == target) {
last = middle;
left = middle + 1; //重点
}
同样的逻辑应用于此处，但这次我们对左边界进行操作。当找到一个等于target的元素时，我们将left更新为middle + 1，即把左边界移动到中间位置的右边一位。这使得我们可以在当前middle位置的右侧继续查找是否存在更晚出现的target。通过不断将左边界向右移动，我们可以确保最终找到的是数组中最右边的那个target。