34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

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刚看到这到题的时候，直接想到的是蛮力法，蛮力法求解思路也很简单，就是遍历一遍数组，但这样的时间复杂度就是O(n)。可是题目要求使一直想像普通的二分查找一样去解题。模板敲出来之后就不知道改哪里了。这道题我使用分治法完成提交之后虽然通过了，可是耗时有点长，内存消耗也大。现在还没想到别的做法，如果我想到了一定更新。先附上自己的解题思路（耗时较大的那个）。

改进思路

解题思路

简单的二分查找法是找到等于target的位置之后就结束查找了；对于这道题我们只需要把满足target=nums[mid]之后的操作修改一下。这里假设我们找到了一个等于target的元素，下标是mid，此时我们只需要在区间[left,mid)和区间(mid,right]中继续查找等于target的元素，找到一个mid我们就记录一下mid，也就是去递归。记录的这些mid，最小的值就是最终答案的左端点，最大的值自然便是答案的右端点。没有找到就可以返回[-1,-1]。具体细节见代码注释

代码实现

class Solution {public:int left=0x3f3f3f3f,right=0;//记录最终答案的区间void partition(int low,int high,vector<int>nums,int target){// 就是把while循环改成了递归的样子，就不用既有循环又有递归那样复杂if(low>high)return;//函数出口int mid=(high-low)/2+low;// 同样的是防止溢出if(target>nums[mid])partition(mid+1,high,nums,target);//在右区间查找else if(target<nums[mid])partition(low,mid-1,nums,target);//在左区间查找else// 与简单的二分查找的不同之处{left=min(left,mid);//找最小的，就是结果的左端点right=max(right,mid);//找最大的，就是答案的右端点partition(mid+1,high,nums,target);//进一步查找partition(low,mid-1,nums,target);}}vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {partition(0,nums.size()-1,nums,target);if(left==0x3f3f3f3f)return vector<int>(2,-1);else return vector<int>{left,right};}};

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