4.Median of Two Sorted Arrays

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本文探讨了如何高效地找到两个已排序数组的中位数，确保整体复杂度为 O(log(m+n))。

Median of Two Sorted Arrays

 

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)).

te be update.

[ LeetCode ] 4. Median of Two Sorted Arrays (C++ & Python)
xn's blog
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题目：4. Median of Two Sorted Arrays 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 ...
LeetCode in Python 4. Median of Two Sorted Arrays (寻找两个正序数组的中位数)
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Find the median of two sorted arrays(找到两个排好序的数组的中位数）
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在JavaScript编程领域，"Median of Two Sorted Arrays"（两个排序数组的中位数）是一个经典的算法问题。这个问题的目的是在给定两个已排序的数组中找到它们合并后的中位数，但无需实际合并这两个数组。这是一个典型...
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https://leetcode.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/ 对于一个长度为n的已排序数列a，若n为奇数，中位数为a[n / 2 + 1] , 若n为偶数，则中位数(a[n / 2] + a[n / 2 + 1]) / 2 如果我们可以在两个数列中求出第K小的元素，便可以解决该问题 不妨设数列A元素个数
leetcode之Median of Two Sorted Arrays问题
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问题描述： 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)). 题目示例： Example 1:
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#4 #Given two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively, #return the median of the two sorted arrays.
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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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