17082 两个有序数序列中找第k小

本文介绍了一种使用分治算法解决两个已排序序列中寻找第K小元素的问题,要求算法的时间复杂度达到O(max{logm,logn}

17082 两个有序数序列中找第k小(必做)

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题型: 编程题   语言: C++;C;VC;JAVA

Description

已知两个已经排好序(非减序)的序列X和Y,其中X的长度为m,Y长度为n,
现在请你用分治算法,找出X和Y的第k小的数,算法时间复杂度为O(max{logm, logn})。

此题请勿采用将序列X和Y合并找第k小的O(m+n)的一般方法,要充分利用X和Y已经排好序的这一特性。




输入格式

第一行有三个数,分别是长度m、长度n和k,中间空格相连(1<=m,n<=100000; 1<=k<=m+n)。
第二行m个数分别是非减序的序列X。第三行n个数分别是非减序的序列Y。



输出格式

序列X和Y的第k小的数。



输入样例

5 6 7
1 8 12 12 21 
4 12 20 22 26 31



输出样例

20

 

#include <iostream>

#include <stdio.h>

#include <algorithm>

using namespace std;

int a[100000],b[100000];

int c[200000];

int m,n,k;

int main()

{

    freopen("in.txt","r",stdin);

    cin >> m>> n>> k;

    for(int i=0; i<m; i++)

        cin >> a[i];

    for(int i=0; i<n; i++)

        cin >>b[i];

    //for(int i=0;i<n+m;i++)

    // cin >>c[i];

    //sort(c,c+n+m);

    //cout << c[k-1] << endl;

    int l=0;

    int i=0,j=0;

    while(i<m||j<n)

    {

 

        if(i>=m&&j<n)

        {

            c[l++]= b[j++];

        }

        else if(j>=n&&i<m)

        {

            c[l++]=a[i++];

        }

        else

        {

            if(a[i]>=b[j])

            {

                c[l++]=b[j++];

            }

            else

            {

                c[l++]=a[i++];

            }

        }

 

    }

 

 

 

    cout <<c[k-1]<<endl;

    return 0;

}

在C语言中计算两个有序序列的中位,通常涉及到合并这两个有序序列,并到中间值。如果序列的长度相等,中位就是两序列合并后的中间元素;如果一序列比另一序列长,那么中位则是较长序列的第一个大于等于较短序列中间位置的元素。 以下是一个简单的算法步骤: 1. 初始化两个指针,分别指向两个序列的起始位置。 2. 比较两个指针所指的元素,将较小的元素添加到结果组并移动相应的指针。 3. 当其中一个指针到达序列末尾时,将另一个序列剩余部分复制到结果组相应位置。 4. 如果两个序列的总长度是奇,结果组的最后一个元素即为中位;如果是偶,中位则是结果组中间两个元素的平均值。 这里举一个伪代码示例: ```c double merge_and_find_median(int *arr1, int len1, int *arr2, int len2) { int i = 0, j = 0; double* merged = (double*)malloc((len1 + len2) * sizeof(double)); int k = 0; while (i < len1 && j < len2) { if (arr1[i] <= arr2[j]) { merged[k++] = (double)arr1[i++]; } else { merged[k++] = (double)arr2[j++]; } } // 将剩余的序列添加到结果 while (i < len1) merged[k++] = (double)arr1[i++]; while (j < len2) merged[k++] = (double)arr2[j++]; // 计算中位 double median; if ((len1 + len2) % 2 == 0) { median = (merged[(len1 + len2) / 2 - 1] + merged[(len1 + len2) / 2]) / 2.0; } else { median = merged[(len1 + len2) / 2]; } free(merged); return median; } ```
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