LeetCode-4 寻找两个有序数组的中位数

本文探讨了如何在两个已排序的数组中找到中位数,提出了一个时间复杂度为O(log(m+n))的解决方案。通过合并两个数组并排序,然后根据数组长度的奇偶性确定中位数。

一、题目

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))。

你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。

示例 1:

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

则中位数是 2.0
示例 2:

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

则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5

二、题目分析

通过两个List相加,可以直接组成一个List,然后利用列表.sort()函数进行排序,最后根据列表大小分两种情况求解中位数。

三、Python3代码

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1, nums2):
        """
        :type nums1: List[int]
        :type nums2: List[int]
        :rtype: float
        """
        nums3 = nums1+nums2
        nums3.sort() 
        if (len(nums3) % 2 == 0):
            medium = (nums3[int(len(nums3)/2)]+nums3[int(len(nums3)/2-1)])/2
        else:
            medium = nums3[int(len(nums3)/2)]
        return medium

四、注意点

在if语句中,第一次将代码写成了下面这样,出现报错,原因是:虽然进入if语句,说明list长度是偶数,可以被2整除,但在进行下标索引时,必须转化为整数,即使能被整除也得转化。

medium = (nums3[len(nums3)/2]+nums3[len(nums3)/2-1])/2
以下是几种使用 Python 解决 LeetCode4 题(寻找两个有序数组中位数)的方法: ### 方法一:合并排序法 先对两个数组进行合并后排序,然后找到对应位置的数值。由于题目中两个数组都是正序数组,可使用归并排序合并两个数组[^3]。 ```python def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): m, n = len(nums1), len(nums2) merged = [] i, j = 0, 0 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 = m + n if length % 2 == 1: return merged[length // 2] else: return (merged[length // 2 - 1] + merged[length // 2]) / 2 ``` ### 方法二:转化为找第 K 小的数 根据中位数的定义,当 `m + n` 是奇数时,中位数两个有序数组中的第 `(m + n) / 2` 个元素;当 `m + n` 是偶数时,中位数两个有序数组中的第 `(m + n) / 2` 个元素和第 `(m + n) / 2 + 1` 个元素的平均值。因此,本题可转化成寻找两个有序数组中的第 `k` 小的数,其中 `k` 为 `(m + n) / 2` 或 `(m + n) / 2 + 1`[^4]。 ```python def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): m, n = len(nums1), len(nums2) total_length = m + n def getKthElement(k): index1, index2 = 0, 0 while True: if index1 == m: return nums2[index2 + k - 1] if index2 == n: return nums1[index1 + k - 1] if k == 1: return min(nums1[index1], nums2[index2]) newIndex1 = min(index1 + k // 2 - 1, m - 1) newIndex2 = min(index2 + k // 2 - 1, n - 1) pivot1, pivot2 = nums1[newIndex1], nums2[newIndex2] if pivot1 <= pivot2: k -= newIndex1 - index1 + 1 index1 = newIndex1 + 1 else: k -= newIndex2 - index2 + 1 index2 = newIndex2 + 1 if total_length % 2 == 1: return getKthElement((total_length + 1) // 2) else: return (getKthElement(total_length // 2) + getKthElement(total_length // 2 + 1)) / 2 ```
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