C++ 在logn中查找排序数组中元素的频率

这可能吗？ 我想到了这个：

void binary_search(int list[], int lo, int hi, int key, int* maxIndex, int* minIndex) {
    int mid;
    if (lo > hi) {
        printf("Key not found\n");
        return;
    }
    mid = (lo + hi) / 2;
    if (list[mid] == key) {
        counter++;
        if (*maxIndex == -1) {
            *maxIndex = mid;
            cout << "Init max" << endl;
        }
        if (mid > *maxIndex) {
            *maxIndex = mid;
            cout << "Change max" << endl;
        }

        if (*minIndex == -1) {
            *minIndex = mid;
            cout << "Init min" << endl;
        }

        if (mid < *minIndex) {
            *minIndex = mid;
            cout << "Change min" << endl;
        }
    }
    if (mid - 1 >= 0)
        if (list[mid - 1] == key)
            binary_search(list, lo, mid - 1, key, maxIndex, minIndex);
    if (mid + 1 <= hi)
        if (list[mid + 1] == key)
            binary_search(list, mid + 1, hi, key, maxIndex, minIndex);
}



int main() {
    int min = 10;
    int max = -1;
    int arr[] = { 1,1,3,3,3,3,4,7,8,9 };

    binary_search(arr, 0, 10, 3, &max, &min);
    cout << max - min + 1 << endl;
    cout << counter;
    return 0;
}

无效二进制搜索（int-list[]，int-lo，int-hi，int-key，int*maxIndex，int*minIndex）{ int mid； 如果（低>高）{ printf（“找不到密钥\n”）； 返回； } 中期=（低+高）/2； 如果（列表[mid]==键）{ 计数器++； 如果（*maxIndex==-1）{ *maxIndex=mid； 库特 在logn中查找排序数组中元素的频率

这可能吗

对

我所做的是，找到元素的第一个外观和最后一个外观，并扣除索引

这是一个合理的算法

但是它是O（logn）吗

二进制搜索可以在

O（logn）

中实现，2个二进制搜索可以在

2*O（logn）=O（logn）

中实现。因此，所述算法可以在

O（logn）

中实现

你的实现是否达到这个复杂性，是另一回事。但是在分析你的程序之前，考虑它的功能上的一个缺陷：如果键值最初不在MID点，输出将不被修改，并给出错误的结果。例如：在你的考试中尝试搜索<代码> 1 < /代码>的频率。普尔

如果您单独实现两个二进制搜索，那么分析您的算法会更容易……而且可能会更快，因为简单的二进制搜索可以进行尾部调用优化

注：不需要重新实现二进制搜索。标准库已经提供了一个实现：

std:：lower_bound

和

std:：upper_bound

（和

std:：equal_range

完全满足您的要求）

在logn中查找排序数组中元素的频率

这可能吗

对

我所做的是，找到元素的第一个外观和最后一个外观，并扣除索引

这是一个合理的算法

但是它是O（logn）吗

二进制搜索可以在

O（logn）

中实现，2个二进制搜索可以在

2*O（logn）=O（logn）

中实现。因此，所述算法可以在

O（logn）

中实现

你的实现是否达到这个复杂性，是另一回事。但是在分析你的程序之前，考虑它的功能上的一个缺陷：如果键值最初不在MID点，输出将不被修改，并给出错误的结果。例如：在你的考试中尝试搜索<代码> 1 < /代码>的频率。普尔

如果您单独实现两个二进制搜索，那么分析您的算法会更容易……而且可能会更快，因为简单的二进制搜索可以进行尾部调用优化

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注：不需要重新实现二进制搜索。标准库已经提供了一个实现：

std:：lower_bound

和

std:：upper_bound

（和

std:：equal_range

，它完全满足您的要求）。

我在这里回答我自己的问题。

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伪代码。

我在这里回答我自己的问题。

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在伪代码中。

Yes，.Yes，它可以在O（logN）中完成。正确的二进制搜索是O（logN），这里需要执行其中两个（一个用于下限，一个用于上限）。这意味着2*log（n），在big-O中，常量因子被忽略，因此它是O（logN）。正确实现的二进制搜索有最坏的情况O（logN）复杂性。我如何实现一个下限？或者一个上限？提供了可能的实现，您可以查看。是的，。是的，它可以在O（logn）中完成。正确的二进制搜索是O（logn），这里您需要执行其中两个（一个下限，一个上限）。这意味着2*log（n），在big-O中，常量因子被忽略，因此它是O（logN）。正确实现的二进制搜索具有最坏的情况O（logN）复杂性。我如何实现下限中的一个？或上限中的一个？提供了可能的实现，您可以查看。