为什么很多同事，下班后宁愿在工位刷抖音也不回家呢？
为什么很多同事，下班后宁愿在工位刷抖音也不回家呢？
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你下班了，是立刻回家还是会再待一会？相信大家肯定都是马上飞奔回家吧，再待一会干嘛，上班上出瘾了吗？然而，一网友就发帖提问：为什么公司那么多同事（尤其是Leader），晚上宁愿在工位刷抖音也不下班回家呢？
帖子下面，热爱评论的宝子们为我们解惑了。有人直接说：“据观察，有的是不想回家带小孩儿，有的是单身狗不想回狭小的出租屋”
还有人说：“因为回家只有空荡荡的房间 在公司省电费”区区几个字，越看越心酸。
另一边，还有人开玩笑：“等着家里老婆完事，不想回去撞到尴尬。”啊这...
更有人直言：“我之前问过我们公司一个领导，他跟我说等我到了他那个年纪，你就知道了”
这也反映出了一种生活状态：在外面各种当牛马，回家还要面对各种压力，所以，不回家就成了最简单的逃避方式。
但不管怎样，生活还得继续，希望大家都能找到属于自己的调味剂。毕竟，生活不止眼前的苟且，还有诗和远方，不是吗？那么你们觉得又是为什么呢？
下面是今日的大厂算法题
今日算法题，来自LeetCode的第34题：在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置，下面是我的算法思路及实现，让我们来看看吧。
算法题目
给定一个按照升序排列的整数数组 nums 和一个目标值 target，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。
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算法思路
本题可以通过二分查找算法进行两次查找来解决：
-
第一次二分查找定位到目标值的开始位置：
-
如果 mid 对应的值大于或等于 target，移动右边界 right 到 mid。
-
否则，移动左边界 left 到 mid + 1。
-
最终，左边界 left 将指向目标值的开始位置。
-
第二次二分查找定位到目标值的结束位置： -
如果 mid 对应的值小于或等于 target，移动左边界 left 到 mid + 1。
-
否则，移动右边界 right 到 mid。
-
最终，右边界 right 将指向目标值的结束位置的下一个位置，所以目标值的结束位置实际上是 right - 1。
在每次查找过程中，都需要检查边界条件，确保不会出现越界的情况。
func
searchRange
(nums []int, target int)
[]int {
findFirstPosition :=
func
()
int {
left
,
right
:=
0
, len(nums)-
1
for
left
<=
right
{
mid :=
left
+ (
right
-
left
)/
2
if
nums[mid] < target {
left
= mid +
1
}
else
{
right
= mid -
1
}
}
if
left
< len(nums) && nums[
left
] == target {
return
left
}
return
-
1
}
findLastPosition :=
func
()
int {
left
,
right
:=
0
, len(nums)-
1
for
left
<=
right
{
mid :=
left
+ (
right
-
left
)/
2
if
nums[mid] <= target {
left
= mid +
1
}
else
{
right
= mid -
1
}
}
if
right
>=
0
&& nums[
right
] == target {
return
right
}
return
-
1
}
return
[]int{findFirstPosition(), findLastPosition()}
}
Java实现
public
int[] searchRange(int[] nums, int target) {
int[] result = new int[]{-
1
, -
1
};
result[
0
] = findFirstPosition(nums, target);
result[
1
] = findLastPosition(nums, target);
return
result;
}
private
int findFirstPosition(int[] nums, int target) {
int
left
=
0
,
right
= nums.length -
1
;
while
(
left
<=
right
) {
int mid =
left
+ (
right
-
left
) /
2
;
if
(nums[mid] >= target) {
right
= mid -
1
;
}
else
{
left
= mid +
1
;
}
}
if
(
left
< nums.length && nums[
left
] == target)
return
left
;
return
-
1
;
}
private
int findLastPosition(int[] nums, int target) {
int
left
=
0
,
right
= nums.length -
1
;
while
(
left
<=
right
) {
int mid =
left
+ (
right
-
left
) /
2
;
if
(nums[mid] <= target) {
left
= mid +
1
;
}
else
{
right
= mid -
1
;
}
}
if
(
right
>=
0
&& nums[
right
] == target)
return
right
;
return
-
1
;
}
JavaScript实现
function searchRange(nums, target) {
function findFirstPosition() {
let
left
=
0
,
right
= nums.length -
1
;
while
(
left
<=
right
) {
let
mid =
Math
.floor((
left
+
right
) /
2
);
if
(nums[mid] >= target) {
right
= mid -
1
;
}
else
{
left
= mid +
1
;
}
}
if
(nums[
left
] === target)
return
left
;
return
-
1
;
}
function findLastPosition() {
let
left
=
0
,
right
= nums.length -
1
;
while
(
left
<=
right
) {
let
mid =
Math
.floor((
left
+
right
) /
2
);
if
(nums[mid] <= target) {
left
= mid +
1
;
}
else
{
right
= mid -
1
;
}
}
if
(nums[
right
] === target)
return
right
;
return
-
1
;
}
return
[findFirstPosition(), findLastPosition()];
}
算法解析
这种方法利用了二分查找的高效查找能力，在对数组进行两次二分查找后，能够精确地找到目标值的开始和结束位置。
通过调整左右边界的移动策略，我们可以分别定位到目标值的首次和最后一次出现的位置，从而实现了在 O(log n) 时间复杂度内解决问题的目标。
对于数组 nums = [5,7,7,8,8,10] 和目标值 target = 8：
-
第一次查找定位到开始位置，结果为 3。
-
第二次查找定位到结束位置，结果为 4。
因此，函数返回 [3, 4]。
-
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