Median of Two Sorted Arrays

本文介绍了一种在O(log(n+m))时间内找到两个有序数组中位数的方法。通过合并两个数组并返回合并后数组的中位数实现。适用于算法初学者。

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题目:有两个有序数组A[m],B[n];找到两个有序数组的中间值。时间复杂度不超过O(log(n+m))

分析:

这道题比较简单,将两个有序数组依次按序存放到另一个数组C[n+m],然后返回C的中间值

代码如下:

class Solution {
public:
    double findMedianSortedArrays(int A[], int m, int B[], int n) {
        
        double C[m+n];
        int i=0, j=0, k=0, t=0;
        while(i<m && j<n){
            if(A[i]<B[j]){
                C[k++]=A[i++];
            }else if(A[i]>B[j]){
                C[k++]=B[j++];
            }else{
                C[k++]=A[i++];
                C[k++]=B[j++];
            }
        }
        while(i<m){
            C[k++]=A[i++];
        }
        while(j<n){
            C[k++]=B[j++];
        }
        if((n+m)%2 == 0){
            return (C[(n+m)/2] + C[(n+m)/2 - 1])/2;
        }else{
            return C[(n+m)/2];
        }
    }
};


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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