Lintcode 两个排序数组的中位数

最新推荐文章于 2020-09-01 14:18:58 发布

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#c++ #算法 #程序员 #面试 #Lintcode

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本文介绍了一种高效算法，用于找出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))，并通过实例展示了如何实现这一算法。

两个排序的数组A和B分别含有m和n个数，找到两个排序数组的中位数，要求时间复杂度应为O(log (m+n))。

您在真实的面试中是否遇到过这个题？

Yes

样例

给出数组A = [1,2,3,4,5,6] B = [2,3,4,5]，中位数3.5

给出数组A = [1,2,3] B = [4,5]，中位数 3

挑战

时间复杂度为O(log n)

标签

排序数组分治法数组 Zenefits 优步谷歌

class Solution {
public:
    /**
     * @param A: An integer array.
     * @param B: An integer array.
     * @return: a double whose format is *.5 or *.0
     */
    double findMedianSortedArrays(vector<int> A, vector<int> B) {
        //int minidx = 0, maxidx = m, i, j, num1, mid = (m + n + 1) >> 1,num2;
        if (A.size() > B.size()) return findMedianSortedArrays(B,A);
        int m = A.size(),n = B.size();
        int imin = 0,imax = m,half_len = (m + n + 1) / 2,i,j,max_of_left,min_of_right;
        while (imin <= imax) {
            i = (imin + imax) / 2;
            j = half_len - i;
            if (i < m && j > 0 && B[j - 1] > A[i]) imin = i + 1;
            else if (i > 0 && j < n && B[j] < A[i - 1]) imax = i - 1;
            else {
                if (i == 0) max_of_left = B[j - 1];
                else if (j == 0) max_of_left = A[i - 1];
                else max_of_left = max(A[i - 1],B[j - 1]);
                break;
            }
        }
        if ((m + n) % 2 == 1) return max_of_left;
        if (i == m) min_of_right = B[j];
        else if (j == n) min_of_right = A[i];
        else min_of_right = min(A[i],B[j]);
        return (max_of_left + min_of_right) / 2.0;
    }
};

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