两个有序数组中找第N个数

给定两个有序的数组,长度分别为m和n,求这两个数组中的第K个元素。 

 

问题分析:

 

1. 把 A 平均分为前后两个部分,前部分有 x 个元素,后部分有 n-x 个元素(由于 A 是有序的,所以后一部分的所有元素都大于前一部分)。A[x] 为 A 的后一部分中的第一个元素。

 

2. 同理把 B 也平均分成前后两个部分,前部分有 y 个元素,后部分有 m-y 个元素。B[y] 是 B 的后一部分中的第一个元素。

 

3. 由于两个数组都是被平均分割的,所以可以近似地认为 x = n/2, y = m/2。这里不妨设 A[x] <= B[y](如果 A[x] > B[y] 处理过程和下面类似):  

 

情况1:

 

由于在 A 中,A[x] 前面有 x 个元素,在 B 中,B[y] 前面有 y 个元素,并且又有 A[x] <= B[y],那么,合并以后,A[x]前面原来那些元素必然也在B[y]前面。也就是说,B[y]前面至少会有 x + y 个元素,我们再规定如果 A, B 中有相同元素,则合并后 A 中的元素排在 B 前面,那么归并以后 A[x] 也会排在 B[y] 前面,于是,合并之后 B[y] 至少有 x+y+1 个元素。 

 

如果 k <= x+y+1,也就是说,合并后第 k 个元素必然落在 B[y] 前面。所以,原来在 B 数组中的后一部分(B[y]以及 B[y] 之后)那些元素都不可能包含我们要找到内容(第 k 大元素),所以我们可以把他们排除掉。这样就排除了 B 中一半的内容。  


情况2:

 

在 A 中,A[x] 及其后面有 n-x 个元素,除去 A[x] 之后有 n-x-1 个元素,B[y] 及其后面有 m-y 个元素。那么,由于 A[x] <= B[y],所以合并起来之后,B[y] 后面那些元素必然也在 A[x] 后面,则合并后 A[x] 后面至少有(n-x-1) + (m-y) = (n+m)-(x+y+1) 个元素。 

 

如果 k > x+y+1,也就说,合并后第 k 大的元素必然落在 A[x] 后面。所以,原来在 A 数组中,第一部分(A[x]之前)以及 A[x] 都不可能包含我们要找的元素,所以我们可以把他们排除掉。这样就排除了 A 中一半的内容。  

 

总结:

 

综上所述,对于 k <= x+y+1 还是 k > x+y+1 我们都提出了解决的方案,并且每种方案都能把 A 或者 B 的规模减小一半。减小了一半之后,我们将其作为一个新的问题继续使用上面的算法处理,直到 A 或者 B 减小到足够小: 

  1. A 没有了,这样只需要找出 B 中第 k 大的元素,也就是 B[k]。
  2. B 没有了,同上结果就是 A[k]。

Java代码   收藏代码
  1. public class NumX {  
  2.   
  3.     private int[] a;  
  4.     private int[] b;  
  5.       
  6.     public int find(int aLeft, int aRight, int bLeft, int bRight, int k) {  
  7.         int aMid = (aLeft + aRight) / 2;  
  8.         int bMid = (bLeft + bRight) / 2;  
  9.           
  10.         if (aLeft > aRight)  
  11.             return b[bLeft+k-1];  
  12.         if (bLeft > bRight)  
  13.             return a[aLeft+k-1];  
  14.           
  15.         if (a[aMid] <= b[bMid]) {  
  16.             if (k <= (aMid-aLeft) + (bMid-bLeft) + 1)  
  17.                 return find(aLeft, aRight, bLeft, bMid-1, k);  
  18.             else  
  19.                 return find(aMid+1, aRight, bLeft, bRight, k-(aMid-aLeft)-1);  
  20.         } else {  
  21.             if (k <= (aMid-aLeft) + (bMid-bLeft) + 1)  
  22.                 return find(aLeft, aMid-1, bLeft, bRight, k);  
  23.             else  
  24.                 return find(aLeft, aRight, bMid+1, bRight, k-(bMid-bLeft)-1);  
  25.         }  
  26.     }  
  27.       
  28.     public static void main(String[] args) {  
  29.         NumX n = new NumX();  
  30.         n.a = new int[] {146};  
  31.         n.b = new int[] {589};  
  32.         System.out.println(n.find(02023));  
  33.     }  
  34. }  

 

 

原文地址:http://blog.youkuaiyun.com/linandixon/article/details/4647392

两个有序数组的中位有多种方法,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,形成一个有序数组,然后出这个数组的中位。 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**:根据新数组的长度确定中位。如果新数组长度为奇,中位就是中间位置的元素;如果为偶,中位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:不合并数组中位位置 该方法不需要合并两个有序数组,而是通过维护两个指针,直接到中位的位置。 1. **确定中位位置**:由于两个数组的长度已知,因此中位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),直到到达中位的位置。 3. **确定中位**:根据两个数组的总长度的奇偶性确定中位。 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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