LeetCode 4 寻找两个正序数组的中位数

本文介绍了一种使用二分查找策略解决两个已排序数组合并后的中位数计算问题的算法。通过对比nums1和nums2的边界元素,逐步缩小搜索范围,最后根据数组总长度奇偶性确定中位数的返回值。

注释连同代码一并奉上

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
         # 设置nums1的长度默认比nums2的要短
        if len(nums1) > len(nums2):
            return self.findMedianSortedArrays(nums2, nums1)

        m, n = len(nums1), len(nums2)
        totalleft = (m + n + 1) // 2  # 找到最中间位置
        left, right = 0, m
        # 利用二分查找,找到两个数组的分界线
        # 分界线需要满足的条件是nums1[i-1] <= nums2[j] && nums2[j-1] <= nums1[i]
        while left < right:
            i = left + (right - left + 1) // 2
            j = totalleft - i

            if nums1[i - 1] > nums2[j]:
                right = i - 1
            else:
                left = i
        # 找到分界线之后
        i = left
        j = totalleft - i
        maxInteger = 10 ** 10
        minInteger = -10 ** 10
        nums1leftMax = minInteger if i == 0 else nums1[i - 1]
        nums1rightMin = maxInteger if i == m else nums1[i]
        nums2leftMax = minInteger if j == 0 else nums2[j - 1]
        nums2rightMin = maxInteger if j == n else nums2[j]
        if (m + n) % 2 == 1:
            return max(nums1leftMax, nums2leftMax)
        else:
            return (max(nums1leftMax, nums2leftMax) + min(nums1rightMin, nums2rightMin)) / 2

Leetcode4题“寻找两个序数中位数”可从不同角度进行分析: ### 问题转化角度 寻找中位数可根据两个长度之和的奇偶性进行不同处理。当两个长度之和为奇数时,需查找第(m + n)/ 2 + 1大的元素;当两个长度之和为偶数时,要查找第(m + n)/ 2大的元素和第(m + n)/ 2 + 1大的元素,再取平均值。这样就将问题转化为寻找中第k小的数 [^1]。 ### 划分角度 中位数的作用是将一个集合划分为两个长度相等的子集,其中一个子集中的元素总是大于另一个子集中的元素。对数A从i位置进行划分,对数B在j位置划分,可得到left_part和right_part。通过一系列推导,可将中位数问题转换为:在特定范围内寻找最大的i,使得满足一定条件,进而可在该范围内对i进行二分查找 [^2]。 ### 合并数角度 可以定义两个变量记录两个的遍历位置,同时定义一个记录拼接后序的数。比较两个变量所在位置的数值,将较小的放入结果数,并将该变量索引加1。当一个数遍历完后,将另一个数剩余元素添加到结果数。最后根据结果数长度的奇偶性计算中位数 [^3]。 ### 总结 该问题核心是处理两个序数来获取中位数。可以采用将问题转化为找第k小的数、基于划分思想的二分查找,或者通过合并两个的方式来解决。不同方法各有优劣,转化为第k小的数和划分二分查找的方法在时间复杂度上更优,而合并数的方法思路更直观,但时间复杂度相对较高。 ```python # 合并数法示例代码 def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): m, n = len(nums1), len(nums2) i, j = 0, 0 merged = [] while i < m and j < n: if nums1[i] < nums2[j]: merged.append(nums1[i]) i += 1 else: merged.append(nums2[j]) j += 1 while i < m: merged.append(nums1[i]) i += 1 while j < n: merged.append(nums2[j]) j += 1 length = len(merged) if length % 2 == 0: return (merged[length // 2 - 1] + merged[length // 2]) / 2 else: return merged[length // 2] ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

hewesH

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值