[leetcode]Search for a Range

Search for a Range

 Given a sorted array of integers, find the starting and ending position of a given target value.

Your algorithm's runtime complexity must be in the order of O(log n).

If the target is not found in the array, return [-1, -1].

For example,
Given [5, 7, 7, 8, 8, 10] and target value 8,
return [3, 4].

分析：

已排序，且时间要求O(log n)，即用二分查找。二分查找上道题已经实现：[leetcode]Search Insert Position，该实现结果是，如果存在则返回其下标，如果不存在即返回其本该插入的位置下标。

这道题正统思想应该是，查找target，查到之后继续向两边查找两个边界。每个查找过程都需要用二分法。

然而本题我偷了一个懒，多开辟了O(n)的空间，完全用了[leetcode]Search Insert Position的代码

思路：

将int[]数组重新包装成double[],然后在double[]数组中查找target + 0.1和target - 0.1，这肯定是找不到的，二分法返回的都是本该插入的位置下标begin 和end，如果begin==end，则返回[-1,-1]，否则返回[begin,end - 1]。

代码如下：

public class Solution {
    public int[] searchRange(int[] a, int target) {
        if(a == null || a.length == 0) return new int[]{-1,-1};
        double[] aToDouble = new double[a.length];
        for(int i = 0; i < a.length; i++){
            aToDouble[i] = (double) a[i];
        }
        int begin = binarySearch(aToDouble,(double)target - 0.1);
        int end = binarySearch(aToDouble,(double)target + 0.1);
        if(begin == end){
            return new int[]{-1,-1};
        }else{
            return new int[]{begin,end - 1}; 
        }
    }
    private int binarySearch(double[] a,double target){
        int begin = 0, end = a.length - 1;
        while(begin <= end){
            int mid = (begin + end) >> 1;
            if(a[mid] > target){
                end = mid - 1;
            }else{
                begin = mid + 1;
            }
        }
        return begin;
    }
}