LeetCodeOJ——4. Median of Two Sorted Arrays

Median of Two Sorted Arrays

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)).

Example 1:
nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]

The median is 2.0
Example 2:
nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]

The median is (2 + 3)/2 = 2.5

错误方法:将两个有序数组合并(类似于有序链表的合并),然后根据数字总数的奇偶性求出中位数。虽然这通过了,但却不满足时间复杂度,时间复杂度为O(m+n)。

错误方法代码:

class Solution {
public:
    double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int len1=nums1.size();
        int len2=nums2.size();
        vector<int> nums(len1+len2);
        int i=0,j=0,k=0;
        while(i<len1&&j<len2){
            if(nums1[i]<nums2[j]){
                nums[k]=nums1[i];
                i++;k++;
            }
            else{
                nums[k]=nums2[j];
                j++;k++;
            }
        }
        while(i<len1){
            nums[k++]=nums1[i++];
        }
        while(j<len2){
            nums[k++]=nums2[j++];
        }
        if((len1+len2)%2==0){
            return ((double)nums[(len1+len2)/2-1]+(double)nums[(len1+len2)/2])/2.0;
        }
        else{
            return (double)nums[(len1+len2)/2];
        }
    }
};

因此考虑其他方法,但没有想出怎么做,最后参考了http://blog.youkuaiyun.com/yutianzuijin/article/details/11499917/
的方法。

题目描述是关于寻找两个已排序数组 `nums1` 和 `nums2` 的合并后的中位数。这两个数组分别包含 `m` 和 `n` 个元素。要解决这个问题,首先我们需要合并这两个数组并保持有序,然后根据数组的总大小决定取中间值的方式。 1. 合并两个数组:由于数组是有序的,我们可以使用双指针法,一个指向 `nums1` 的起始位置,另一个指向 `nums2` 的起始位置。比较两个指针所指元素的大小,将较小的那个放入一个新的合并数组中,同时移动对应指针。直到其中一个数组遍历完毕,再将另一个数组剩余的部分直接复制到合并数组中。 2. 计算中位数:如果合并数组的长度为奇数,则中位数就是最中间的那个元素;如果长度为偶数,则中位数是中间两个元素的平均值。我们可以通过检查数组长度的奇偶性来确定这一点。 下面是Python的一个基本解决方案: ```python def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): merged = [] i, j = 0, 0 # Merge both arrays while i < len(nums1) and j < len(nums2): if nums1[i] < nums2[j]: merged.append(nums1[i]) i += 1 else: merged.append(nums2[j]) j += 1 # Append remaining elements from longer array while i < len(nums1): merged.append(nums1[i]) i += 1 while j < len(nums2): merged.append(nums2[j]) j += 1 # Calculate median length = len(merged) mid = length // 2 if length % 2 == 0: # If even, return average of middle two elements return (merged[mid - 1] + merged[mid]) / 2.0 else: # If odd, return middle element return merged[mid] ``` 这个函数返回的是两个数组合并后的中位数。注意,这里假设数组 `nums1` 和 `nums2` 都是非空的,并且已经按照升序排列。
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