问题描述
给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。
请你找出这两个有序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。
示例 1:
nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
则中位数是 2.0
示例 2:
nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]
则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5
解题思路
- leetcode的一个优秀题解,点这里
- 主要是二分的思想,因为中位数前面数字的个数是确定的,所以对其中较短的数组二分,另一个数组的断点位置自然就确定了
- 二分的判决条件比较关键,只要割点左面最大的比最右面的最小的小,就满足了条件,但是很多·细节要注意,比如奇偶性的不同,还有当一个数组很大或者很小的情况
#include <stdio.h>
#include <vector>
using namespace std;
#define max(a,b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))
#define min(a,b) (((a) < (b)) ? (a) : (b))
class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums1.size();
int m = nums2.size();
if (n > m) //保证数组1一定最短
{
return findMedianSortedArrays(nums2, nums1);
}
// Ci 为第i个数组的割,比如C1为2时表示第1个数组只有2个元素。LMaxi为第i个数组割后的左元素。RMini为第i个数组割后的右元素。
int LMax1, LMax2, RMin1, RMin2, c1, c2, lo = 0, hi = 2 * n; //我们目前是虚拟加了'#'所以数组1是2*n长度
while (lo <= hi) //二分
{
c1 = (lo + hi) / 2; //c1是二分的结果
c2 = m + n - c1;
LMax1 = (c1 == 0) ? INT_MIN : nums1[(c1 - 1) / 2];
RMin1 = (c1 == 2 * n) ? INT_MAX : nums1[c1 / 2];
LMax2 = (c2 == 0) ? INT_MIN : nums2[(c2 - 1) / 2];
RMin2 = (c2 == 2 * m) ? INT_MAX : nums2[c2 / 2];
if (LMax1 > RMin2)
hi = c1 - 1;
else if (LMax2 > RMin1)
lo = c1 + 1;
else
break;
}
return (max(LMax1, LMax2) + min(RMin1, RMin2)) / 2.0;
}
};
int main(int argc, char *argv[])
{
vector<int> nums1 = { 2,3, 5 };
vector<int> nums2 = { 1,4,7, 9 };
Solution solution;
double ret = solution.findMedianSortedArrays(nums1, nums2);
return 0;
}
该博客介绍了如何使用O(log(m+n))时间复杂度找到两个有序数组nums1和nums2的中位数。通过二分法策略,针对较短数组进行切割,确保割点左侧的最大值小于右侧的最小值。示例和关键的二分判决条件被详细阐述,考虑了数组长度的奇偶性和极端情况。

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



