4、寻找两个有序数组的中位数

题目要求找出两个大小为 m 和 n 的有序数组的中位数,且算法时间复杂度为 O(log(m + n))。给出了两种方法,一是合并法,将两个数组合并成一个数组再取中位数,但时间复杂度不符合要求;二是递归法,可参考 leetcode 官方题解。

题目要求: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))。

示例:nums1 = [1, 2];nums2 = [3, 4];则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5

方法一:合并法,虽然通过,但是时间复杂度不符合要求

思路:参考合并两个链表 时间复杂度O(max(m,n)),空间复杂度O(m+n)

【1】​用两个指针分别指向数组的头节点。将两个数组合并成一个数组,时间复杂度O(max(m,n)),空间复杂度O(m+n)

【2】对合并完的有序数组进行取中位数​

double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
	vector<int> vec;
        //iter1指向数组nums1,iter2指向数组nums2。对两数组进行遍历
	vector<int>::iterator iter1 = nums1.begin(), iter2 = nums2.begin();
	while (iter1!=nums1.end()&&iter2!=nums2.end()) {
		if (*iter1 < *iter2) {
			vec.push_back(*iter1);
			++iter1;
		}
		else {
			vec.push_back(*iter2);
			++iter2;
		}
	}
	//nums1未遍历完,则nums2一定遍历完了
	if (iter1 != nums1.end()) {
		//将未遍历完的数添加至vec
		while (iter1 != nums1.end()) {
			vec.push_back(*iter1);
			++iter1;
		}
	}
	else {
		while (iter2 != nums2.end()) {
			vec.push_back(*iter2);
			++iter2;
		}
	}
	//若数组长度为偶数,则需进行求平均值
	if (vec.size() % 2 == 0) {
		int mid = vec.size() / 2;
		return ((double)vec.at(mid) + vec.at(mid - 1)) / 2;
	}
	else {
		int mid = (vec.size() - 1) / 2;
		return (double)vec.at(mid);
	}
}

方法二:递归法

该方法在leetcode官方题解中给出,图文并茂,容易理解。

链接:https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/solution/

寻找两个有序数组中位数有多种方法,下面详细介绍两种常见方法。 ### 方法一:归并法 归并法的核心思路是合并两个有序数组,形成一个大的有序数组,然后找出这个大数组的中位数。 1. **合并数组**:使用两个指针分别遍历两个有序数组,比较指针所指元素的大小,将较小的元素依次放入新数组中,直到其中一个数组遍历完,再将另一个数组剩余的元素添加到新数组末尾。 2. **确定中位数**:根据新数组的长度确定中位数。如果新数组长度为奇数,中位数就是中间位置的元素;如果为偶数,中位数是中间两个元素的平均值。 示例代码如下: ```python def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): merged = [] i, j = 0, 0 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 # 添加剩余元素 merged.extend(nums1[i:]) merged.extend(nums2[j:]) n = len(merged) if n % 2 == 1: return merged[n // 2] else: return (merged[n // 2 - 1] + merged[n // 2]) / 2 ``` ### 方法二:不合并数组找中位数位置 该方法不需要合并两个有序数组,而是通过维护两个指针,直接找到中位数的位置。 1. **确定中位数位置**:由于两个数组的长度已知,因此中位数对应的两个数组的下标之和也是已知的。 2. **移动指针**:维护两个指针,初始时分别指向两个数组的下标 0 的位置,每次将指向较小值的指针后移一位(如果一个指针已经到达数组末尾,则只需要移动另一个数组的指针),直到到达中位数的位置。 3. **确定中位数**:根据两个数组的总长度的奇偶性确定中位数。 示例代码如下: ```python def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): m, n = len(nums1), len(nums2) total_length = m + n is_odd = total_length % 2 == 1 mid = total_length // 2 prev, curr = 0, 0 i, j = 0, 0 for _ in range(mid + 1): prev = curr if i < m and (j >= n or nums1[i] < nums2[j]): curr = nums1[i] i += 1 else: curr = nums2[j] j += 1 if is_odd: return curr else: return (prev + curr) / 2 ```
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