LeetCode 4. 寻找两个正序数组的中位数

本文介绍了一种在O(logs1)时间内找到两个有序数组中位数的算法,通过二分查找并调整分割位置,确保分割后的数组部分满足特定条件,从而在较短时间内确定中位数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

累了……以后只放一份代码了。

思路

假设第一个数组的长度为s1s1s1,第二个数组的长度为s2s2s2
在数组1中选一个位置m1m1m1,将数组分割为两部分,
左半部分长度为m1m1m1,右半部分长度为s1−m1s1-m1s1m1
在数组2中也选一个位置m2m2m2进行分割,使得m1+m2==s1−m1+s2−m2m1+m2 == s1-m1+s2-m2m1+m2==s1m1+s2m2
此时如果m1m1m1左侧的数小于等于m2m2m2右侧的数,且m2m2m2左侧的数小于等于m1m1m1右侧的数,则中位数就产生在两个分割处两侧的四个数中;否则就调整m1m1m1的位置,直到满足条件。
因此二分m1m1m1,就可以在O(logs1)O(logs1)O(logs1)的时间内得到答案
因为数组长度的奇偶处理起来很麻烦,所以可以借鉴马拉车算法中的增加分隔符的思想将数组长度翻倍。翻倍后长度一定是奇数,更方便处理。
实际上不需要真正地添加分隔符,只要将二分的范围翻倍,取数组值的时候再除以二即可
二分较小的数组可以提升性能。

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
        inf = 2000000000
        if len(nums1) > len(nums2):
            nums1, nums2 = nums2, nums1
        s1, s2 = len(nums1), len(nums2)
        low, high = 0, 2 * len(nums1)
        while low <= high:
            m1 = low + high >> 1
            m2 = s1 + s2  - m1
            l1 = nums1[m1 - 1 >> 1] if m1 else -inf
            r1 = nums1[m1 >> 1] if m1 < 2 * s1 else inf
            l2 = nums2[m2 - 1 >> 1] if m2 else -inf
            r2 = nums2[m2 >> 1] if m2 < 2 * s2 else inf
            if l1 > r2:
                high = m1 - 1
            elif l2 > r1:
                low = m1 + 1
            else:
                break
        return (max(l1, l2) + min(r1, r2)) / 2.0

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