详解为何元素相同会导致 O(n)，一起看清二分的本质

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题目描述

这是 LeetCode 上的 154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II ，难度为困难。

Tag : 「二分」

已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次旋转后，得到输入数组。

例如，原数组 nums = [0,1,4,4,5,6,7] 在变化后可能得到：

若旋转 4 次，则可以得到 [4,5,6,7,0,1,4]
若旋转 7 次，则可以得到 [0,1,4,4,5,6,7]

注意，数组 [a[0], a[1], a[2], …, a[n-1]] 旋转一次的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], …, a[n-2]] 。

给你一个可能存在「重复」元素值的数组 nums ，它原来是一个升序排列的数组，并按上述情形进行了多次旋转。

请你找出并返回数组中的「最小元素」。

示例 1：

输入：nums = [1,3,5]

输出：1
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示例 2：

输入：nums = [2,2,2,0,1]

输出：0
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提示：

n == nums.length
1 <= n <= 5000
-5000 <= nums[i] <= 5000
nums 原来是一个升序排序的数组，并进行了 1 至 n 次旋转

进阶：

这道题是寻找旋转排序数组中的最小值的延伸题目。
允许重复会影响算法的时间复杂度吗？会如何影响，为什么？

二分解法

根据题意，我们知道，所谓的旋转其实就是「将某个下标前面的所有数整体移到后面，使得数组从整体有序变为分段有序」。

但和 153. 寻找旋转排序数组中的最小值不同的是，本题元素并不唯一。

这意味着我们无法直接根据与 $nums[0]$ 的大小关系，将数组划分为两段，即无法通过「二分」来找到旋转点。

因为「二分」的本质是二段性，并非单调性。只要一段满足某个性质，另外一段不满足某个性质，就可以用「二分」。

如果你有看过我严格 O(logN)，一起看清二分的本质这篇题解，你应该很容易就理解上句话的意思。如果没有也没关系，我们可以先解决本题，在理解后你再去做 153. 寻找旋转排序数组中的最小值，我认为这两题都是一样的，不存在先后关系。

举个?，我们使用数据 [0,1,2,2,2,3,4,5] 来理解为什么不同的旋转点会导致「二段性丢失」：

代码：

class Solution {
    public int findMin(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int l = 0, r = n - 1;
        while (l < r && nums[0] == nums[r]) r--;
        while (l < r) {
            int mid = l + r + 1 >> 1;
            if (nums[mid] >= nums[0]) {
                l = mid;
            } else {
                r = mid - 1;
            }
        }
        return r + 1 < n ? nums[r + 1] : nums[0];
    }
}
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