Median of Two Sorted Arrays
There are two sorted arrays A and B 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)).
解题方法:
一种简单的方法就是开辟一个m+n的内存空间,将A,B中的元素复制到新开辟的内存空间,调用sort算法排序,很容易找出中间位置那个元素。但是将A,B中的元素复制到新的内存空间,调用memcpy算法时间复杂度为O(n),不符合题目要求的O(log<m+n>)的时间复杂度要求。
看到要求的时间复杂度为O(log<m+n>),很自然的相到用到分段递归的算法。
算法的核心部分:找出两个排序好的数组合并后的第K个元素。采用递归的方式实现。
Code:
int find_Kth(int A[],int m,int B[],int n,int k){
if(m>n) return find_Kth(B,n,A,m,k);
if(m==0) return B[k-1];
if(k==1) return min(A[0],B[0]]);
int ia=min(k/2,m),ib=k-ia;
if(A[ia-1]<B[ib-1]) return find_Kth(A+ia,m-ia,B,n,k-ia);
else if(A[ia-1]>B[ib-1])
return find_Kth(A,m,B+ib,n-ib,k-ib);
else
return A[ia-1];
}
double findMedianSortedArrays(int A[],int m,int B[],int n){
int total=m+n;
if(total&0x1)
return find_Kth(A,m,B,n,total/2+1);
else
return (find_Kth(A,m,B,n,total/2)+find_Kth(A,m,B,n,total/2+1))/2.0;
}
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,整体运行时间复杂度为O(log(m+n))。该算法避免了直接合并数组进行排序的方法,而是通过递归方式寻找合并后数组的第K个元素。
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