这题在LeetCode上标记的是Hard,也确实提交了好几次才 AC 的。效率也不高,最终成绩为:229ms , 22.3%。有很多边界条件需要考虑,细节问题应该也可以优化,只是没想到beats 这么低。
立下一个 flag,好好考虑JS的数组边界问题,跟第一JS相比,代码冗余太多
var findMedianSortedArrays = function(nums1, nums2) {
var iMax = nums1.length;
var jMax = nums2.length;
var k = iMax + jMax;
var mMax = Math.floor(k/2)+1;
var INF = 10000;
var mMax = Math.floor(k/2)+1;
var min2 = min1 = (nums2[0]||INF) > (nums1[0]||INF)? (nums1[0]||INF) : (nums2[0]||INF);
if( !(nums1.length) ){
return k%2 ? nums2[ mMax -1 ] : (nums2[mMax - 1] + nums2[mMax - 2])/2;
}
if( !(nums2.length) ){
return k%2 ? nums1[ mMax -1 ] : (nums1[mMax - 1] + nums1[mMax - 2])/2;
}
// k = k%2 ? [(k-1)/2] : [k/2 - 1,k/2];
for(var i = 0,j = 0, m = 0; m < mMax ; m++ ){
min2 = min1;
if(i == iMax){
min2 = nums2[mMax - 2 - i] > min2 ? nums2[mMax - 2 - i] : min2 ;
min1 = nums2[mMax - 1 - i];console.log(min2,min1,i,j);
break;
}
if(j == jMax){
min2 = nums1[mMax - 2 - j] > min2 ? nums1[mMax - 2 - j] : min2;
min1 = nums1[mMax - 1 - j];
break;
}
if( nums1[i] > nums2[j] ){
min1 = nums2[j];
j++;
}else{
min1 = nums1[i];
i++;
}
}
return k%2 ? min1 : (min1+min2)/2;
};
LeetCode难题:两排序数组的中位数解析

在LeetCode中,题号004的'两排序数组的中位数'被评为困难级别。经过多次尝试,终于获得通过,但运行效率仅为229ms,位于22.3%的解决方案之中。该问题涉及到多个边界条件的处理,代码中可能存在优化空间,特别是针对JavaScript数组边界的处理,与最佳实践相比存在明显冗余。
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