1. 概述
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原题中的描述如上所说, 就是给定两个数组,求取数组中的中位数。想到的方案便是整合两个数组==》排序==》求中位数
2. 编码
2.1 方法1
这个方法直接采用将两个vector合并,之后重新排序,之后求取中位数
class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2)
{
int len1(nums1.size()), len2(nums2.size()); //得到数组1,2的长度
if(len1+len2 == 0) return 0;
if(len1+len2 == 1) return len1==1?nums1[0]:nums2[0];
if(len1==0 && 0!=len2)
{
int half_pos(len2/2);
if(len2%2 == 0)
{
return (double)(nums2[half_pos-1]+nums2[half_pos])/2.0;
}
else
return (double)nums2[half_pos];
}
else if(len1!=0 && 0==len2)
{
int half_pos(len1/2);
if(len1%2 == 0)
{
return (double)(nums1[half_pos-1]+nums1[half_pos])/2.0;
}
else
return (double)nums1[half_pos];
}
int pos(0); //记录移动的位置
vector<int> temp;
//方法1
temp = nums1;
temp.insert(temp.end(), nums2.begin(), nums2.end());
sort(temp.begin(), temp.end()); //由小到大排列
if(temp.size()%2 == 0)
{
int half_pos(temp.size()/2);
return (double)(temp[half_pos-1]+temp[half_pos])/2.0;
}
else
return (double)temp[temp.size()/2];
}
};
性能:2.2 方法2
方法2采用的方式就是直接比较数组中的元素,再插入到新的数组中去,得到一个新的数组,之后求取中位数。
class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2)
{
int len1(nums1.size()), len2(nums2.size()); //得到数组1,2的长度
if(len1+len2 == 0) return 0;
if(len1+len2 == 1) return len1==1?nums1[0]:nums2[0];
if(len1==0 && 0!=len2)
{
int half_pos(len2/2);
if(len2%2 == 0)
{
return (double)(nums2[half_pos-1]+nums2[half_pos])/2.0;
}
else
return (double)nums2[half_pos];
}
else if(len1!=0 && 0==len2)
{
int half_pos(len1/2);
if(len1%2 == 0)
{
return (double)(nums1[half_pos-1]+nums1[half_pos])/2.0;
}
else
return (double)nums1[half_pos];
}
int pos(0); //记录移动的位置
vector<int> temp;
//方法2
if(len1 >= len2)
{
int i=0;
for(i=0; i<len2; i++)
{
if(nums2[i] < nums1[pos])
{
while(nums2[i] < nums1[pos])
{
temp.push_back(nums2[i]);
++i;
if(i>=len2) break;
}
--i;
temp.push_back(nums1[pos]);
++pos;
} //长度比较小的数组的元素小于了较长数组的元素
else if(nums2[i] >= nums1[pos])
{
while(nums2[i] >= nums1[pos])
{
temp.push_back(nums1[pos]);
++pos;
if(pos >= len1) break;
} //将较短数组中的元素i插入到新的数组中去
temp.push_back(nums2[i]);
}
if(pos>=len1) break;
}
if(len2<=(i+1) && (pos+1)<=len1)
{
for(int k=pos; k<len1; k++)
temp.push_back(nums1[k]);
} //数组1没走完,数组2走完了
else if(len2>=(i+1) && (pos+1)>len1)
{
for(int k=(i+1); k<len2; k++)
temp.push_back(nums2[k]);
} //数组1走完了,但是数组2没走完
}
else
{
int i=0;
for(i=0; i<len1; i++)
{
if(nums1[i] < nums2[pos])
{
while(nums1[i] < nums2[pos])
{
temp.push_back(nums1[i]);
++i;
if(i>=len1) break;
}
--i;
temp.push_back(nums2[pos]);
++pos;
} //长度比较小的数组的元素小于了较长数组的元素
else if(nums1[i] >= nums2[pos])
{
while(nums1[i] >= nums2[pos])
{
temp.push_back(nums2[pos]);
++pos;
if(pos >= len2) break;
} //将较短数组中的元素i插入到新的数组中去
temp.push_back(nums1[i]);
}
if(pos>=len2) break;
}
if(len1<=(i+1) && (pos+1)<=len2)
{
for(int k=pos; k<len2; k++)
temp.push_back(nums2[k]);
} //数组1没走完,数组2走完了
else if(len1>=(i+1) && (pos+1)>=len2)
{
for(int k=(i+1); k<len1; k++)
temp.push_back(nums1[k]);
} //数组1走完了,但是数组2没走完
}
if(temp.size()%2 == 0)
{
int half_pos(temp.size()/2);
return (double)(temp[half_pos-1]+temp[half_pos])/2.0;
}
else
return (double)temp[temp.size()/2];
}
};
性能: