4. Median of Two Sorted Arrays

本文介绍了一种在O(log(m+n))的时间复杂度内找到两个有序数组中位数的方法。通过将问题转化为寻找第N小元素的问题,并提供了一个Java实现方案。

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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


Solution:

Tips:

transform it to find the Nth minimum or maximum question in two sorted arrays.


Java Code:

public class Solution {
    public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        int l1 = nums1.length;
        int l2 = nums2.length;

        if ((l1 + l2) % 2 == 0) {
            int left = findTheNthMinimumNumber(nums1, 0, l1 - 1, nums2, 0, l2 - 1, (l1 + l2) / 2);
            int right = findTheNthMinimumNumber(nums1, 0, l1 - 1, nums2, 0, l2 - 1, (l1 + l2) / 2 + 1);

            return (left + right) / 2.0;
        }
        
        return findTheNthMinimumNumber(nums1, 0, l1 - 1, nums2, 0, l2 - 1, (l1 + l2) / 2 + 1);
    }
    
    public int findTheNthMinimumNumber(int[] a1, int b1, int e1, int[] a2, int b2, int e2, int k) {
        int l1 = e1 - b1 + 1;
        int l2 = e2 - b2 + 1;
        if (l1 < l2) {
            return findTheNthMinimumNumber(a2, b2, e2, a1, b1, e1, k);
        }

        if (l1 == 0) {
            return a2[k - 1];
        }

        if (l2 == 0) {
            return a1[k - 1];
        }

        if (k == 1) {
            return a1[b1] > a2[b2] ? a2[b2] : a1[b1];
        }

        int i2 = (b2 + k / 2 - 1) > e2 ? e2 : (b2 + k / 2 - 1);
        int i1 = b1 + k - (i2 - b2 + 1) - 1;
        if (a1[i1] == a2[i2]) {
            return a1[i1];
        }

        if (a1[i1] < a2[i2]) {
            return findTheNthMinimumNumber(a1, i1 + 1, e1, a2, b2, i2, i2 - b2 + 1);
        } 
        return findTheNthMinimumNumber(a1, b1, i1, a2, i2 + 1, e2, i1 - b1 + 1);
    }
}


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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