LeetCode4 寻找两个有序数组的中位数

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4 寻找两个有序数组的中位数

一、题目

给定两个大小为 m 和 n 的有序数组nums1nums2

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nums1nums2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、Python3程序
  • 知识点:数组,二分查找,分治算法
# -*- coding:utf-8 -*-
# &Author  AnFany

# 4_Median_of_Two_Sorted_Arrays 寻找两个有序数组的中位数

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
        # 将数组nums1,nums2分别拆分为2左右2部分,分别记为L1,R1,L2,R2
        # 只要满足以下的条件,就可以得到中位数
        # (1):L1和L2的长度和 与 R1和R2的长度和 的差 为0或者-1
        # (2):L1和L2的最大值要小于等于 R1和R2的最小值, 因为数组都是有序的
        # 也就是L1的最后的值不大于R2的第一个值,L2的最后的值不大于R1的第一个值
        # 现在的重点就在于如何将数组各自分割为2部分,
        # 因为要保证分割后的2部分的长度是一样的,因此决定了一个数组的分割点,另一个也就自然决定了
        # 为了效率,我们先确定数组长度较短的分割点

        len_nums1, len_nums2 = len(nums1), len(nums2)

        # 首先判断存在空数组的情况
        if not len_nums1:
            middle = len_nums2 // 2
            if len_nums2 % 2 == 0:
                return (nums2[middle] + nums2[middle - 1]) / 2
            else:
                return nums2[middle]

        if not len_nums2:
            middle = len_nums1 // 2
            if len_nums1 % 2 == 0:
                return (nums1[middle] + nums1[middle - 1]) / 2
            else:
                return nums1[middle]

        # 对于均不为空的情况,
        if len_nums1 > len_nums2:
            min_len, max_len, short_list, long_list = len_nums2, len_nums1, nums2, nums1
        else:
            min_len, max_len, short_list, long_list = len_nums1, len_nums2, nums1, nums2

        # 编程便利性,为了避免L1,L2 R1 R2出现空集的情况
        max_number = max(short_list[-1], long_list[-1])
        min_number = min(short_list[0], long_list[0])
        short_list.insert(0, min_number - 1)
        short_list.append(max_number + 1)
        long_list.insert(0, min_number - 1)
        long_list.append(max_number + 1)

        min_split = 0  # 最小的分割点
        max_split = min_len
        all_length = min_len + max_len

        while min_split <= max_split:
            # 较短的数组的分割点
            middle_split = (min_split + max_split) // 2

            # 较长数组的分割点为
            long_split = (len_nums1 + len_nums2 + 4) // 2 - middle_split - 2

            # 较短数组分割点2边的值
            s_l, s_r = short_list[middle_split], short_list[middle_split + 1]

            # 较长数组分割点2边的值
            l_l, l_r = long_list[long_split], long_list[long_split + 1]

            # 开始判断
            if s_l <= l_r and l_l <= s_r:
                # 说明找到了
                if all_length % 2 == 0:
                    left_number = max(s_l, l_l)
                    right_number = min(s_r, l_r)
                    return (left_number + right_number) / 2
                else:
                    return min(l_r, s_r)

            elif s_l > l_r and l_l <= s_r:
                # 说明较短的数组的分割点需要变小
                max_split -= 1
            elif s_l <= l_r and l_l > s_r:
                # 说明较长的数组的分割点需要变小,也就是较短的分割点需要变大
                min_split += 1

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多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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