搜索旋转排序数组 II

题目描述：跟进“搜索旋转排序数组”，假如有重复元素又将如何？是否会影响运行时间复杂度？如何影响？为何会影响？写出一个函数判断给定的目标值是否出现在数组中。

样例：给出[3,4,4,5,7,0,1,2]和target=4，返回 true

这是上一道搜索旋转排序数组的升级版，详见：点击打开链接，只不过考虑了有重复元素的情况。

还记得我们之前做过一道求旋转排序数组中最小值的问题吧，先回顾一下，寻找一个存在重复元素的旋转排序数组最小值是怎么做的。我这里只把这一道题的代码抄在下面：

class Solution:
# @param num: a rotated sorted array
# @return: the minimum number in the array
def findMin(self, num):
left, right = 0, len(num) - 1
while left < right and num[left] >= num[right]:
mid = (left + right) // 2
# mid指在second中
if num[left] < num[mid]:
left = mid + 1
# mid指在first中
elif num[left] > num[mid]:
right = mid
# num[left] = num[mid]时的情况，非常特殊
else:
left = left + 1
return num[left]
# write your code here至于具体每一步怎么思考的，详见：点击打开链接，不再重复了。那么再看这道题，其实就是“寻找旋转排序数组最小值”和“搜索旋转排序数组”的结合。如果你不会这两道题，那么请先学习我刚才给的两个链接，再看这道题。
因为有重复元素的存在，所以不能通过"A[left] <= A[mid]"这样的形式来判断mid左侧一直到left是排好序的，还是右侧一直到right是排好序的，但是我们发现:

1. 如果A[left] < A[mid]，则肯定mid左侧一直到left是排好序的；

2. 同理，如果A[left] > A[mid]，则肯定mid右侧一直到right是排好序的；

3. 对于A[left] = A[mid]的情况不好判断，则令left + 1，再看看。

这里，再解释一下，为啥A[left] = A[mid]的情况不好判断，例如下面这两个旋转排序数组：

1. [3,3,3,3,1,2,3]，此时A[mid] = A[left] = 3，左侧[3,3,3,3]是排好序的

2. [3,1,2,3,3,3,3]，此时A[mid] = A[left] = 3，右侧[3,3,3,3]是排好序的

所以，这里有个比较特殊的办法，就是令left + 1，上面代码中的第16行也是这么处理的。

好了，终于可以给出本节的代码了：

class Solution:
"""
@param A : an integer ratated sorted array and duplicates are allowed
@param target : an integer to be searched
@return : a boolean
"""
def search(self, A, target):
left, right = 0, len(A) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if A[mid] == target:
return True
if A[mid] > A[left]:
if target >= A[left] and target < A[mid]:
right = mid - 1
else:
left = mid + 1
elif A[mid] < A[left]:
if target > A[mid] and target <= A[right]:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
else:
left = left + 1
return False
# write your code here