leetcode--Median of Two Sorted Arrays

本文介绍了一种高效算法,用于查找两个已排序数组的中位数,该算法的时间复杂度为O(log(m+n))。通过递归地划分问题规模并利用数组已排序的特点,快速定位中位数。

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There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)).

解题思路:对于a,b数组(保证a长度小于b长度),要取第k个数

我们先假设从a,b各取k/2个

如果a长度大于k/2(则b也一定大于),那么比较a[k/2-1]和b[k/2-1]

假设前者大于后者,那么a的前k/2个元素,必定包含在最小的k个元素里面(只两个数组一起算,最小的k个)。剩下k/2可能在a的k/2个元素以后取,也可能在b的前k/2个元素里面取,但是都没有关系,反正a的前k/2是一定包含在最小的k个元素里面的。那么我可以去掉a的前k/2个元素,接着求a(去掉前k/2以后),b数组的第k-k/2小的元素(递归)

如果后者大于前者,和上面一样道理,可以去掉b的前k/2个元素,接着求b(去掉前k/2以后),a数组的第k-k/2小的元素(递归)

如果两者相等,那么a[k/2-1]和b[k/2-1]就是我们要找的第k个元素,直接返回

上面的描述考虑了a长度大于k/2的情况,如果a长度小于k/2呢

那么我们就去掉a的剩余长度,然后在b里面,求第k-a.length个元素的就可以了。因为和上面说的一样,a剩余的元素,必然包含在最小的前k个元素里面,我们去掉这些元素以后,就可以b里面直接求k-a.length个元素,就是所求。


public class Solution {
    /**    
     * @param a
     * @param b
     * @param start_a a数组起始位置
     * @param start_b b数组起始位置
     * @param k 要找第k个数
     * @return
     */
    double findKth(int[] a,int[] b,int start_a,int start_b,int k){
        if(a.length-start_a>b.length-start_b){//保证前一个数组长度,小于后一个数组
            return findKth(b, a, start_b, start_a, k);
        }
        if(a.length-start_a==0){//如果a数组已经数尽,直接返回b数组中的第k个值,对应index为k-1
            return b[k-1];
        }
        if(k==1){//如果要找第一个数,那么返回两者较小的            
            return Math.min(a[start_a], b[start_b]);        
        }        
        int pa = Math.min(k/2, a.length-start_a);//比较a数组剩余的长度和k/2,取较小的
        int pb = k - pa;//剩余的让b来处理  
        /*
         * 如果从当前start_a开始的第k/2个数(也可能是a的最后一个数,因为a的剩余长度不够k/2)
         * 小于从当前start_b开始的第k/2个数(也可能是start_b开始的第a剩余长度个数)
         * 则,去掉a这一部分(可能是k/2,也可能是a的剩余部分)
         */
        if (a[start_a+pa-1] < b[start_b+pb-1])  
            return findKth(a, b, start_a+pa, start_b, k - pa);  
        else if (a[start_a+pa-1] > b[start_b+pb-1])//否则去掉b一部分(可能是k/2,也可能是a的剩余部分)  
            return findKth(a, b, start_a, start_b+pb, k - pb);   
        else//否则a,b都可以第k/2相等,则这个数为所求,返回即可  
            return a[start_a+pa-1];  
    }
    
    public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        int total = nums1.length + nums2.length;  
        if((total&1)==1)  
            return findKth(nums1, nums2, 0, 0, total/2+1);  
        else  
            System.out.println("a");
            return (findKth(nums1, nums2, 0, 0, total/2)  
                    + findKth(nums1, nums2, 0, 0, total/2+1))/2;  
    }
}

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
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