Я расскажу о своем опыте использования метода экспоненциального поиска для нахождения минимального подмассива, содержащего заданное целое число.
В начале моего опыта, у меня был отсортированный по возрастанию массив из 11 элементов и целое число 16, которое я хотел найти в массиве. Для этого я применил метод экспоненциального поиска.Суть метода экспоненциального поиска заключается в том, что сначала мы ищем интервал, в котором может находиться искомое число, а затем выполняем бинарный поиск в этом интервале.Для начала я определил размер первоначального интервала, проверяя элементы массива на различные экспоненциальные позиции. Начало интервала установлено на первом элементе, а конец ⏤ на позиции, находящейся на расстоянии степени двойки от начала. Если значение элемента в конце интервала было больше искомого числа, конец интервала сдвигался на половину его длины. В противном случае, начало интервала сдвигалось на следующую степень двойки. Этот процесс повторялся до тех пор, пока искомое число не было найдено или размер интервала не стал равен 1.
В моем случае, искомое число 16 находилось в интервале от индекса 2 до индекса 4. Я использовал бинарный поиск в этом интервале٫ чтобы найти точные индексы в подмассиве٫ содержащем число 16.
Итак, результатом моего использования метода экспоненциального поиска для нахождения минимального подмассива с числом 16 были индексы 2 и 4. Это означает, что число 16 находится в подмассиве, начинающемся с индекса 2 и заканчивающемся индексом 4.
Мне очень понравился метод экспоненциального поиска, так как он позволяет быстро находить минимальные подмассивы в отсортированных массивах. Он имеет временную сложность O(log n), где n ⸺ размер массива. Это означает, что поиск выполняется очень эффективно, особенно для больших массивов.
Я советую использовать метод экспоненциального поиска, если вам нужно найти минимальный подмассив с заданным числом в отсортированном массиве.