Median of Two Sorted Arrays

本文介绍了一个算法问题,即找到两个已排序数组的中位数,并提供了一个C++实现示例。该方法首先将两个数组合并为一个有序数组,然后根据合并后数组的长度来确定中位数。

There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively.

Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)).

Example 1:

nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]

The median is 2.0

Example 2:

nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]

The median is (2 + 3)/2 = 2.5


class Solution {
public:
    double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        if (0 == (nums1.size() + nums2.size()))
        {
            return 0.0;
        }
        vector<int> tmp;
        tmp.reserve(nums1.size() + nums2.size());
        int i = 0, j = 0;
        for (; ((i < nums1.size()) && (j < nums2.size())); )
        {
            if (nums1[i] < nums2[j])
            {
                tmp.push_back(nums1[i++]);     
            }
            else
            {
                tmp.push_back(nums2[j++]);
            }
               
        }
        if (i < nums1.size())
        {
            for (int l = i; l < nums1.size(); l++)
            {
                tmp.push_back(nums1[l]);
            }
        }
        else
        {
            for (int l = j; l < nums2.size(); l++)
            {
                tmp.push_back(nums2[l]);
            }
        }
        if (1 == tmp.size())
        {
            return (double)tmp[0];
        }
        else if (0 == (tmp.size()%2))
        {
            return ((double)tmp[tmp.size()/2] + (double)tmp[tmp.size()/2 - 1])/2.0;
        }
        else
        {
            return (double)tmp[tmp.size()/2];
        }
        
        
    }
};


下载方式:https://pan.quark.cn/s/c9b9b647468b ### 初级JSP程序设计教程核心内容解析#### 一、JSP基础概述JSP(JavaServer Pages)是由Sun Microsystems公司创建的一种动态网页技术规范,主要应用于构建动态网站及Web应用。JSP技术使得开发者能够将动态数据与静态HTML文档整合,从而实现网页内容的灵活性和可变性。##### JSP的显著特性:1. **动态与静态内容的分离**:JSP技术支持将动态数据(例如数据库查询结果、实时时间等)嵌入到静态HTML文档中。这种设计方法增强了网页的适应性和可维护性。2. **易用性**:开发者可以利用常规的HTML编辑工具来编写静态部分,并通过简化的标签技术将动态内容集成到页面中。3. **跨平台兼容性**:基于Java平台的JSP具有优良的跨操作系统运行能力,能够在多种不同的系统环境中稳定工作。4. **强大的后台支持**:JSP能够通过JavaBean组件访问后端数据库及其他资源,以实现复杂的数据处理逻辑。5. **执行效率高**:JSP页面在初次被请求时会被转换为Servlet,随后的请求可以直接执行编译后的Servlet代码,从而提升了服务响应的效率。#### 二、JSP指令的运用JSP指令用于设定整个JSP页面的行为规范。这些指令通常放置在页面的顶部,向JSP容器提供处理页面的相关指导信息。##### 主要的指令类型:1. **Page指令**: - **语法结构**:`<%@ page attribute="value" %>` - **功能**:定义整个JSP页面的运行特性,如设定页面编码格式、错误处理机制等。 - **实例**: ...
题目描述是关于寻找两个已排序数组 `nums1` 和 `nums2` 的合并后的中位数。这两个数组分别包含 `m` 和 `n` 个元素。要解决这个问题,首先我们需要合并这两个数组并保持有序,然后根据数组的总大小决定取中间值的方式。 1. 合并两个数组:由于数组是有序的,我们可以使用双指针法,一个指向 `nums1` 的起始位置,另一个指向 `nums2` 的起始位置。比较两个指针所指元素的大小,将较小的那个放入一个新的合并数组中,同时移动对应指针。直到其中一个数组遍历完毕,再将另一个数组剩余的部分直接复制到合并数组中。 2. 计算中位数:如果合并数组的长度为奇数,则中位数就是最中间的那个元素;如果长度为偶数,则中位数是中间两个元素的平均值。我们可以通过检查数组长度的奇偶性来确定这一点。 下面是Python的一个基本解决方案: ```python def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): merged = [] i, j = 0, 0 # Merge both arrays 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 # Append remaining elements from longer array while i < len(nums1): merged.append(nums1[i]) i += 1 while j < len(nums2): merged.append(nums2[j]) j += 1 # Calculate median length = len(merged) mid = length // 2 if length % 2 == 0: # If even, return average of middle two elements return (merged[mid - 1] + merged[mid]) / 2.0 else: # If odd, return middle element return merged[mid] ``` 这个函数返回的是两个数组合并后的中位数。注意,这里假设数组 `nums1` 和 `nums2` 都是非空的,并且已经按照升序排列。
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