数组面试题目

 数组是最基本的数据结构，关于数组的面试题也屡见不鲜，本文罗列了一些常见的面试题，仅供参考，如果您有更好的题目或者想法，欢迎留言讨论。目前有以下18道题目，如有好的题目，随时更新。 数组求和求数组中的最大值和最小值求数组中的最大值和次大值求数组中出现次数超过一半的元素求数组中元素的最短距离求两个有序数组的共同元素求三个数组的共同元素找出数组中唯一重复的元素找出出现奇数次的元素求数组中满足给定和的数对最大子段和最大子段积数组循环移位字符串逆转组合问题合并两个数组重排问题找出绝对值最小的元素数组求和     给定一个含有n个元素的整型数组a，求a中所有元素的和。可能您会觉得很简单，是的，的确简单，但是为什么还要说呢，原因：这道题要求用递归，只用一行代码。分析    简单说一下，两种情况：    1. 如果数组元素个数为0，那么和为0；    2. 如果数组元素个数为n，那么先求出前n-1个元素之和，再加上a[n - 1]即可；代码// 数组求和int sum(int*a, int n){     return n ==0?0 : sum(a, n -1) + a[n -1];}求数组的最大值和最小值    给定一个含有n个元素的整型数组a，求a中的最大值和最小值。分析    常规的做法是遍历一次，分别求出最大值和最小值，事实上，至多3|n/2|（||代表向下取整）就足以找出最小值和最大值。做法是：记录比较过程中遇到的最小值和最大值。我们并不是将每一个输入元素与当前的最大值和最小值进行比较（这样做的代价是每个元素需要两次比较），而是成对的处理元素。先将一对输入元素进行比较，然后把较小者与当前最小值进行比较，把较大者与当前最大值比较，因此每两个元素比较3次。    如何假定当前最小值和最大值的初始值依赖于n是奇数还是偶数。如果n是奇数，就将最小值和最大值都设为第一个元素的值，然后成对的处理余下的元素。如果n是偶数，就对前两个元素做一次比较，以决定最小值和最大值的初值，然后如同n是奇数的情形一样，成对的处理余下的元素。    但是这里要说的是分治法，将数组分成左右两部分，先求出左半部分的最大值和最小值，再求出右半部分的最大值和最小值，然后综合起来求总体的最大值和最小值。这是个递归的过程，对于划分后的左右两部分，同样重复这个过程，直到划分区间内只剩下一个元素或者两个元素。代码// 求数组的最大值和最小值，返回值在maxValue和minValuevoid MaxandMin(int *a, int l, int r, int& maxValue, int& minValue){    if(l == r) // l与r之间只有一个元素    {        maxValue = a[l] ;        minValue = a[l] ;        return ;    }    if(l + 1 == r) // l与r之间只有两个元素    {        if(a[l] >= a[r])        {            maxValue = a[l] ;            minValue = a[r] ;        }        else        {            maxValue = a[r] ;            minValue = a[l] ;        }        return ;    }    int m = (l + r) / 2 ; // 求中点    int lmax ; // 左半部份最大值    int lmin ; // 左半部份最小值    MaxandMin(a, l, m, lmax, lmin) ; // 递归计算左半部份    int rmax ; // 右半部份最大值    int rmin ; // 右半部份最小值    MaxandMin(a, m + 1, r, rmax, rmin) ; // 递归计算右半部份    maxValue = max(lmax, rmax) ; // 总的最大值    minValue = min(lmin, rmin) ; // 总的最小值}求数组的最大值和次小值    给定一个含有n个元素的整型数组a，求a中的最大值和次小值。分析    思路和上一题类似，同样是用分治法，先求出左边的最大值leftmax和次大值leftsecond，再求出右边的最大值rightmax和次大值rightsecond，然后合并，如何合并呢？分情况考虑。        1. 如果leftmax > rightmax，那么可以肯定leftmax是最大值，但次大值不一定是rightmax，但肯定不是rightsecond，只需将leftsecond和rightmax做一次比较即可；    2. 如果rightmax > leftmax，那么可以肯定的rightmax是最大值，但次大值不一样是leftmax，但肯定不是leftsecond，所以只需将leftmax与rightsecond做一次比较即可；注意    这种方法无法处理最大元素有多个的情况，比如3,5,7,7，将返回7,7而不是7,5。感谢网友，从无到有靠他人指出。代码// 找出数组的最大值和次大值，a是待查找的数组，left和right是查找区间，max和second存放结果void MaxandMin(int a[], int left, int right, int&max, int&second){    if(left == right)    {        max = a[left] ;        second = INT_MIN;    }    elseif(left +1== right)    {        max = a[left] > a[right] ? a[left] : a[right] ;        second = a[left]  a[right] ? a[left] : a[right] ;    }    else    {        int mid = left + (right - left) /2 ;        int leftmax ;        int leftsecond ;        MaxandMin(a, left, mid, leftmax, leftsecond) ;        int rightmax ;        int rightsecond ;        MaxandMin(a, mid +1, right, rightmax, rightsecond) ;        if (leftmax > rightmax)        {            max = leftmax ;            second = leftsecond > rightmax ? leftsecond : rightmax ;        }        else        {            max = rightmax ;            second = leftmax  rightsecond ? rightsecond : leftmax ;        }    }}求数组中出现次数超过一半的元素    给定一个含有n个元素的整型数组a，其中有个元素出现次数超过n/2，求出这个元素。据说是百度的一道题。分析    暂且先不说当前作者的思路，我看到这个问题的时候，想到了如下方法：    1. 先进行排序，常规的方法就是快速排序，平均时间复杂度为O(nlogn))，然后取第n/2个元素即可，当然，这种方法的前提是存在这个所谓的“主元素”；若不清楚，还是需要验证的；    2. 由于肯定该数组中含有这么个元素，该题就转换为找中位数了。找中位数的方法线性时间内有两种：第一、基于分治法的线性期望时间求中位数，该方法是线性期望时间，类似于快速排序；第二、最坏情况下也是线性时间复杂度的方法——“五分中项的中项”划分方法；    3、分治的思想  若a中存在主元素，则将a分为两部分后，a的主元素也必为两部分中至少一部分主元素，因此可用分治法。    将元素划分两部分，递归地检查两部分有无主元素。算法如下：    a. 若a中只含有一个元素，则此元素就是主元素，返回此数；    b. 将a分为两部分a1和a2（二者元素相等或只差一个），分别递归调用此方法求其主元素m1和m2；    c. 若m1和m2都存在且相等，则这个是就是a的主元素，返回次数；    d. 若m1和m2都存在且不相等，则分别检查这两个数是否为a的主元素，若有则返回此数，若无则返回空值；    e. 若m1和m2都不存在，则a无主元素，返回空值；    f. 若m1和m2只有一个存在，则检查这个数是否为a的主元素，若是则返回此数，若否就返回空值；    对于作者给出的这种算法，我在《编程之美》上看到过，即“寻找发帖水王”的题目。    设置一个当前值和当前值的计数器，初始化当前值为数组首元素，计数器值为1，然后从第二个元素开始遍历整个数组，对于每个被遍历到的值a[i]    1. 如果a[i] == currentvalue，则计数器加1；    2. 如果a[i]  != currentvalue，则计数器减一，如果计数器等于0，则更新当前值为a[i]，并将计数器值重置为1；代码void Find(int a[], int length){    int candidate;    int i, ntimes;    i = 0;    ntimes = 0;        for(i = 0; i  length; i++)    {        if(ntimes == 0)//计数为0时，读入新的元素，计数加1        {            candidate = a[i];            ntimes = 1;        }        else        {            if(candidate == a[i])//如果数据相同，计数加1            {                ntimes++;            }            else            {                ntimes--; //如果计数不同，则计数减1，相当于删除了两个元素            }        }    }    int count = 0;    for(i = 0; i length; i++)    {        if(candidate == a[i])            count++;    }    //最终得到的candidate元素有可能是序列最末位的两个元素之一    //因此，需要验证    if(count > length/2)    {        cout  endl  "主元素为: "  candidate  endl;    }    else    {        cout  "没有主元素."  endl;    }}求数组中元素的最短距离    给定一个含有n个元素的整型数组a，找出数组中的两个元素x和y，使得abs(x - y)值最小。分析    看到这个题目，首先想到的是Brute Force，这样需要的时间复杂度为O(n^2)；    另外，我们可以先进行排序，然后遍历一次数组即可。        不知道还有没有更好的方法？？？？代码int compare(const void* a, const void* b){    return *(int*)a - *(int*)b ;}// 求数组中元素的最短距离void MinimumDistance(int* a, int n){    // Sort    qsort(a, n, sizeof(int), compare) ;    int i ; // Index of number 1    int j ; // Index of number 2    int minDistance = numeric_limitsint>::max() ;    for (int k = 0; k  n - 1; ++k)    {        if (a[k + 1] - a[k]  minDistance)        {            minDistance = a[k + 1] - a[k] ;            i = a[k] ;            j = a[k + 1] ;        }    }    cout  "Minimum distance is: "  minDistance  endl ;    cout  "i = "  i  " j = "  j  endl ;}求两个有序数组的共同元素    给定两个含有n个元素的有序（非降序）整型数组a和b，求出其共同元素，比如    a = 0, 1, 2, 3, 4    b = 1, 3, 5, 7, 9    输出1, 3分析   充分利用数组有序的性质，用两个指针i和j分别指向a和b，比较a[i]和b[j]，根据比较结果移动指针，则有如下三种情况：    1. a[i]    2. a[i] == b[j]，则i和j皆加1，继续比较；    3. a[i] > b[j]，则j++，继续比较；    重复以上过程，直至i或j到达数组末尾。代码// 找出两个数组的共同元素void FindCommon(int* a, int* b, int n){    int i = 0;    int j = 0 ;    while (i  n && j  n)    {        if (a[i]  b[j])            ++i ;        else if(a[i] == b[j])        {            cout  a[i]  endl ;            ++i ;            ++j ;        }        else// a[i] > b[j]            ++j ;    }}    这道题还要其他的解法，比如对于a中任意一个元素，在b中对齐进行Bianry Search，因为a中有n个元素，而在b中进行Binary Search需要logn，所以，找出全部相同元素的时间复杂度O(nlogn)。    另外，上面的解法，只要b有序即可，a是否有序无所谓，因为我们只是在b中做Binary Search。如果a也有序的话，那么用上面的方法就有点慢了，因为如果a中某个元素在b中的位置是k的话，那么a中下一个元素在b中的位置一定位于k的右侧，所以本次搜索空间可以根据上次搜索结果缩小，而不是在整个b中搜索。也即如果a和b都有序的话，代码可以做如下修改，记录上次搜索b中的元素位置，作为下一次搜索的起始点。求三个数组的共同元素    给定三个含有n个元素的整型数组a、b和c，求他们最小的公共元素。分析   如果三个数组都有序，那么可以设置三个指针指向三个数组的头部，然后根据这三个指针所指的值进行比较来移动指针，直到找到共同元素。代码// 三个数组的共同元素-只找最小的void FindCommonElements(int a[], int b[], int c[], int x, int y, int z){    for(int i = 0, j = 0, k = 0; i  x && j  y && k  z;)    {        if(a[i]  b[j])        {            i++ ;        }        else // a[i] >= b[j]        {            if(b[j]  c[k])            {                j++ ;            }            else // b[j] >= c[k]            {                if(c[k]  a[i])                {                    k++ ;                }                else // c[k] >= a[i]                {                    cout  c[k]  endl ;                    return ;                }            }        }    }    cout  "Not found!"  endl ;}    如果三个数组都没有序的话，可以对a和b进行排序，然后对c中任意一个元素都在b和c中做二分搜索。// 找出三个数组的共同元素// O(NlogN)int UniqueCommonItem(int *a, int *b, int *c, int n){    // sort array a    qsort(a, n, sizeof(int), compare) ; // NlogN    // sort array b    qsort(b, n, sizeof(int), compare) ; // NlogN    // for each element in array c, do a binary search in a and b    // This is up to a complexity of N*2*logN    for (int i = 0; i  n; i++)    {        if(BinarySearch(a, n, c[i]) && BinarySearch(b, n, c[i]))            return c[i] ;    }    return - 1 ; // not found}    也可以对a进行排序，然后对于b和c中任意一个元素都在a中进行二分搜索，但是这样做是由问题的：当b[i]和c[i]同时都在a里面也说明不了就是共同元素。    小小总结一下，对于在数组中进行查找的问题，可以分为如下两种情况处理：    1. 如果给定的数组有序，那么首先应该想到的是二分查找，时间复杂度为（logn）；    2. 如果给定的数组无序，那么首先应该想到对数组进行排序，很多排序算法都能在O(nlogn)时间内对数组进行排序，然后再使用二分搜索，总的时间复杂度为O(nlogn)。找出数组中唯一的重复元素    给定含有1001个元素的数组，其中存放了1-1000之内的整数，只有一个整数是重复的，其他均只出现一次，每个数组元素只能访问一次。请找出这个数。分析    方法一：当N为比较大的数时警惕溢出    求出整个数组的和，再减去1-1000的和，得到的差即为重复的元素。    方法二：    数组取值操作可以看作一个特殊的函数f: D->R，定义域为下标值0~1000，值域为1到1000，我们把f(i)叫做它的后继，i叫f(i)的前驱。0只有后继没有前驱，其他数字既有后继又有前驱，重复的那个数字有两个前驱，我们将利用这些特征。    规律：从0开始画一个箭头指向它的后继，从它的后继继续指向后继的后继，这样，必然会有一个节点指向之前已经出现过的数，即为重复的数。    即利用下标与单元中所存储的内容之间的特殊关系，进行遍历访问单元，一旦访问过的单元赋予一个标记，利用标记作为发现重复数字的关键。    代码如下所示。void FindRepeat(int array[], int length){    int index = 0;    while ( true )    {       if ( array[index]0 )           break;       array[index] *= -1; //访问过，变成相反数       index=array[index]*(-1);    }    cout"The repeat number is " -array[index] endl;}    方法三：    同样考虑下标与内容的关系，不过不用标记，而用两个速度不同的过程来访问。slow每次前进一步，fast每次前进两步，在有环结构中，总会相遇。    代码如下所示。void FindRepeat(int array[], int length){    int slow=fast= 0;    while ( true )     {       slow = array[slow];              fast = array[array[fast]];              if( slow == fast )                     break;    }    cout  slow  endl;}    方法四：异或操作void FindRepeat(int array[], int length){    int result = 0;    for(int i=1;i=1000;i++)        result ^= i;    for(int i=0;i=1000;i++)        result ^= array[i];    cout  result  endl;}求找出出现奇数次的元素    给定一个含有n个元素的整型数组a，其中只有一个出现奇数次，找出这个元素。分析   因为对于任意一个数k，有k^k = 0，k^ 0 = k，所以将a中所有元素进行异或，那么个数为偶数的元素异或后都变成了0，只留下个数为奇数的那个元素。代码Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/-->int FindElementWithOddCount(int*a, int n){        int r = a[0] ;        for (int i =1; i  n; ++i)        {                r ^= a[i] ;        }        return r ;}    对于上述题目，出现一个奇数次的数，这样比较好求。但对于下面的题目，该如何求解呢？    题目：    有N+2个数，N个数出现了偶数次，2个数出现了奇数次（这两个数不相等），问用O(1)的空间复杂度，找出这两个数，不需要知道具体位置，只需要知道这两个值。    求解方法如下：    假设这两个数为a和b，将数组中所有元素异或结果为x = a ^ b，判断x中位为1的位数（注：因为a != b，所以x不等于0，我们只需要知道某一个位为1的位数k，例如0010 1100，我们可以取k = 2,或3， 或者5），然后将x与数组中第k位为1的数进行异或，异或结果为就是a,b中一个，然后用x异或，就可以求出另外一个。    为什么呢？因为x总第k位为1表示a或b中有一个数的第k位也为1，假设为a，将x与数组中第k位为1的数进行异或时，也即将x与a外加其他第k位为1出现过的偶数次的数进行异或，化简即为x与a异或，结果就是b。    代码如下所示。void getNum(int a[],int length) {     int s=0;//保存异或结果     for(int i=0;ilength;i++)     {         s=s^a[i];     }     int temp1=s;//临时保存异或结果     int temp2=s;//临时保存异或结果     int k=0;     while(!(temp1&1))//求位为1的位数     {         temp1=temp1>>1;         k++;     }     for(int i=0;ilength;i++)     {         if((a[i]>>k)&1)//将s与数组中第k位为1的数异或         {             couta[i]" ";             s=s^a[i];         }     }     couts" "(s^temp2)endl;//(s^temp2)用来求另外一个数 }求数组中满足给定和的数对    给定两个含有n个元素的有序整型数组a和b，各有n个元素，求两个数组中满足给定和的数对，即对a中元素i和b中元素j，满足i + j = d(d已知)。分析   两个指针i和j分别指向数组的首尾，然后从两端同时向中间遍历，直到两个指针交叉。代码// 找出满足给定和的数对void FixedSum(int* a, int* b, int n, int d){    for (int i = 0, j = n - 1; i  n && j >= 0)    {        if (a[i] + b[j]  d)            ++i ;        else if (a[i] + b[j] == d)        {            cout  a[i]  ", "  b[j]  endl ;            ++i ;            --j ;        }        else // a[i] + b[j] > d            --j ;    }}求最大连续子段和   给定一个整型数组a，求出最大连续子段和，如果和为负数，则按 0计算，比如1， 2， -5， 6， 8，则输出6 + 8  = 14。分析   《编程珠玑》上的经典题目，不多说了。代码// 子数组的最大和int Sum(int* a, int n){    int curSum = 0;    int maxSum = 0;    for (int i = 0; i  n; i++)    {        if (curSum + a[i]  0)            curSum = 0;        else        {            curSum += a[i] ;            maxSum = max(maxSum, curSum);        }    }    return maxSum;}求最大连续子段的乘积    给定一个整型数组a，求出最大连续子段的乘积，比如1， 2， -8， 12， 7则输出12*7 = 84。分析   与最大连续字段和类似，注意处理负数的情况。代码// 子数组的最大乘积int MaxProduct(int *a, int n){    int maxProduct = 1; // max positive product at current position    int minProduct = 1; // min negative product at current position    int r = 1; // result, max multiplication totally    for (int i = 0; i  n; i++)    {        if (a[i] > 0)        {            maxProduct *= a[i];            minProduct = min(minProduct * a[i], 1);        }        else if (a[i] == 0)        {            maxProduct = 1;            minProduct = 1;        }        else // a[i]  0        {            int temp = maxProduct;            maxProduct = max(minProduct * a[i], 1);            minProduct = temp * a[i];        }        r = max(r, maxProduct);    }    return r;}数组循环移位    将一个含有n个元素的数组向右循环移动k位，要求时间复杂度为O(n)，且只能使用两个额外的变量，这是在微软的编程之美上看到的。分析   最经典的两种做法：三次翻转、STL中的实现方法（这个看懂了，再补上）。代码// 将buffer中start和end之间的元素逆序void Reverse( int buffer[], int start, int end ){    while ( start  end )    {        int temp = buffer[ start ] ;        buffer[ start++ ] = buffer[ end ] ;        buffer[ end-- ] = temp ;    }}// 将含有n个元素的数组buffer右移k位void Shift( int buffer[], int n, int k ){    k %= n ;    Reverse( buffer, 0, n - k - 1) ;    Reverse( buffer, n - k, n - 1 ) ;    Reverse( buffer, 0, n - 1 ) ;}字符串逆转    给定一个含有n个元素的字符数组a，将其原地逆转。分析    用两个指针分别指向字符数组的首尾部，交换其对应的字符，然后两个指针分别向数组中央移动，直到交叉。代码    略组合问题    给定一个含有n个元素的整型数组a，从中任取m个元素，求所有组合。比如下面的例子    a = 1, 2, 3, 4, 5    m = 3    输出    1 2 3, 1 2 4, 1 2 5, 1 3 4, 1 3 5, 1 4 5    2 3 4, 2 3 5, 2 4 5    3 4 5分析    典型的排列组合问题，首选回溯法，为了简化问题，将a中的n个元素的值分别设置为1到n。代码// n选m的所有组合int buffer[100] ;void PrintArray(int *a, int n){    for (int i = 0; i  n; ++i)        cout  a[i]  "";    cout  endl ;}bool IsValid(int lastIndex, int value){    for (int i = 0; i  lastIndex; i++)    {        if (buffer[i] >= value)            return false;    }    return true;}void Select(int t, int n, int m){    if (t == m)        PrintArray(buffer, m);    else    {        for (int i = 1; i = n; i++)        {            buffer[t] = i;            if (IsValid(t, i))                Select(t + 1, n, m);        }    }}合并两个数组    给定含有n个元素的两个有序数组a和b。合并两个数组中的元素到整型数组c，要求去除重复元素并保持c有序。分析    利用合并排序的思想，两个指针i、j和k分别指向数组a、b和c，然后比较两个指针对应元素的大小，有以下三种情况：    1. a[i]    2. a[i] == b[j], 则c[k]等于a[i]或b[j]即可；    3. a[i] > b[j], 则c[k] = b[j];    重复以上过程，直到i或者j到达数组末尾，然后将剩下的元素直接copy到数组c中即可。代码// 合并两个有序数组void Merge(int *a, int *b, int *c, int n){    int i = 0 ;    int j = 0 ;    int k = 0 ;    while (i  n && j  n)    {        if (a[i]  b[j])// 如果a的元素小，则插入a中元素到c        {            c[k++] = a[i] ;            ++i ;        }        else if (a[i] == b[j])// 如果a和b元素相等，则插入二者皆可，这里插入a        {            c[k++] = a[i] ;            ++i ;            ++j ;        }        else // a[i] > b[j] // 如果b中元素小，则插入b中元素到c        {            c[k++] = b[j] ;            ++j ;        }    }    if (i == n) // 若a遍历完毕，处理b中剩下的元素    {        for (int m = j; m  n; ++m)            c[k++] = b[m] ;    }    else//j == n, 若b遍历完毕，处理a中剩下的元素    {        for (int m = i; m  n; ++m)            c[k++] = a[m] ;    }}重排问题    给定含有n个元素的整型数组a，其中包括0元素和非0元素，对数组进行排序，要求：    1. 排序后所有0元素在前，所有非0元素在后，且非零元素排序前后相对位置不变    2. 不能使用额外存储空间    例子如下    输入 0， 3， 0， 2， 1， 0， 0    输出 0， 0， 0， 0， 3， 2， 1分析    此排序非传统意义上的排序，因为它要求排序前后非0元素相对位置不变，或者叫整理更恰当。可以从后向前遍历整个数组，遇到某个位置i上的元素是非0元素时，如果a[k]为0，则将a[i]赋值给a[k]，a[k]赋值为0。实际上，i是非0元素的下标，而k是0元素的下标。代码void Arrange(int* a, int n){    int k = n -1 ;    for (int i = n -1; i >=0; --i)    {        if (a[i] !=0)        {            if (a[k] ==0)            {                a[k] = a[i] ;                a[i] =0 ;            }            --k ;        }    }}找出绝对值最小的元素    给定一个有序整数序列（非递减序），可能包含负数，找出其中绝对值最小的元素，比如给定序列 -5, -3, -1, 2, 8 则返回1。分析    由于给定序列是有序的，而这又是搜索问题，所以首先想到二分搜索法，只不过这个二分法比普通的二分法稍微麻烦点，可以分为下面几种情况    1. 如果给定的序列中所有的数都是正数，那么数组的第一个元素即是结果。    2. 如果给定的序列中所有的数都是负数，那么数组的最后一个元素即是结果。    3. 如果给定的序列中既有正数又有负数，那么绝对值得最小值一定出现在正数和负数的连接处。    为什么？因为对于负数序列来说，右侧的数字比左侧的数字绝对值小，如上面的-5, -3, -1, 而对于整数来说，左边的数字绝对值小，比如上面的2, 8，将这个思想用于二分搜索，可先判断中间元素和两侧元素的符号，然后根据符号决定搜索区间，逐步缩小搜索区间，直到只剩下两个元素。代码    单独设置一个函数用来判断两个整数的符号是否相同// 找出一个非递减序整数序列中绝对值最小的数int MinimumAbsoluteValue(int* a, int n){    // Only one number in array    if (n ==1)    {        return a[0] ;    }    // All numbers in array have the same sign    if (SameSign(a[0], a[n -1]))    {        return a[0] >=0? a[0] : a[n -1] ;    }    // Binary search    int l =0 ;    int r = n -1 ;    while(l  r)    {        if (l +1== r)        {            return abs(a[l])  abs(a[r]) ? a[l] : a[r] ;        }        int m = (l + r) /2 ;        if (SameSign(a[m], a[r]))        {            r = m -1;            continue;        }        if (SameSign(a[l], a[m]))        {            l = m +1 ;            continue;        }    }}    上面的代码是有问题的：查找数组a[4]={-2, -1, 3, 4}返回的是3，好像是有点问题。循环中保持的不变式应该是a[l]0,所以比较中间元a[m]与a[l],a[r]的符号后，要保持不变式，就应该是l=m或者r=。现修正如下。// 找出一个非递减序整数序列中绝对值最小的数int MinimumAbsoluteValue(int* a, int n){    // Only one number in array    if (n ==1)    {        return a[0] ;    }    // All numbers in array have the same sign    if (SameSign(a[0], a[n -1]))    {        return a[0] >=0? a[0] : a[n -1] ;    }    // Binary search    int l =0 ;    int r = n -1 ;    while(l  r)    {        if (l + 1 == r)        {            return abs(a[l])  abs(a[r]) ? a[l] : a[r] ;        }        int m = (l + r) /2 ;        if (SameSign(a[m], a[r]))        {            r = m;            continue;        }        if (SameSign(a[l], a[m]))        {            l = m ;            continue;        }    }}    参考：http://www.cnblogs.com/graphics/archive/2010/08/24/1761620.html#link01    感谢作者