leetcode 4 -- Median of Two Sorted Arrays

题目

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)).

题意

给定两有序数组,是否为空未知,升序降续未知。合并两数组并排序,返回新数组的中位数 要求时间复杂度为O(log (m+n))

思路

其实就是合并数组找k大数,只是题目给定数组的可能性比较多,所以细节上会有些麻烦,具体见代码注释

我的复杂度是O(m+n),与题目要求差不止一档,但还是ac了。

想了想要是按题目要求的复杂度,应该是类似求逆序对数的跳跃式计数,具体细节想想就头大,等个黄道吉日再好好尝试下

代码

double findMedianSortedArrays(int* nums1, int nums1Size, int* nums2, int nums2Size) 
{
    int rel1=0,rel2=0,f1,f2,i=0,num,start1,end1,start2,end2;
    num=(nums1Size+nums2Size)/2;//因为数组总长度可能偶数位,所以创两个rel来保存结果
    if(nums1[0]<=nums1[nums1Size-1])
    {
        start1=0;//起点
        end1=nums1Size-1;//终点
        f1=1;//标记升序或逆序
    }
    else
    {
        end1=0;
        start1=nums1Size-1;
        f1=0;
    }
    if(nums2[0]<=nums2[nums2Size-1])
    {
        start2=0;
        end2=nums2Size-1;
        f2=1;
    }
    else
    {
        end2=0;
        start2=nums2Size-1;
        f2=0;
    }
    while(i<=num)//找num次
    {
        if(start1>end1&&f1==1 || start1<end1&&f1==0)//判断nums1是否已遍历完,同时,数组为空的情况也会在次处理
        {
            rel1=rel2;
            rel2=nums2[start2];
            if(f2)
            {
                start2++;//升序+
            }
            else
            {
                start2--;//逆序-
            }
        }
        else if(start2>end2&&f2==1 || start2<end2&&f2==0)
        {
            rel1=rel2;
            rel2=nums1[start1];
            if(f1)
            {
                start1++;
            }
            else
            {
                start1--;
            }   
        }
        else if(nums1[start1]<=nums2[start2])//若两数组都未遍历完则比较大小
        {
            rel1=rel2;
            rel2=nums1[start1];
            if(f1)
            {
                start1++;
            }
            else
            {
                start1--;
            }       
        }
        else
        {
            rel1=rel2;
            rel2=nums2[start2];
            if(f2)
            {
                start2++;
            }
            else
            {
                start2--;
            }
        }
        i++;
    }
    return (nums1Size+nums2Size)%2==0 ? (double)((rel1+rel2)*1.0/2.0) : rel2;
}
可以使用二分查找算法来解决这个问题。 首先,我们可以将两个数组合并成一个有序数组,然后求出中位数。但是,这个方法的时间复杂度为 $O(m + n)$,不符合题目要求。因此,我们需要寻找一种更快的方法。 我们可以使用二分查找算法在两个数组中分别找到一个位置,使得这个位置将两个数组分成的左右两部分的元素个数之和相等,或者两部分的元素个数之差不超过 1。这个位置就是中位数所在的位置。 具体来说,我们分别在两个数组中二分查找,假设现在在第一个数组中找到了一个位置 $i$,那么在第二个数组中对应的位置就是 $(m + n + 1) / 2 - i$。如果 $i$ 左边的元素个数加上 $(m + n + 1) / 2 - i$ 左边的元素个数等于 $m$ 个,或者 $i$ 左边的元素个数加上 $(m + n + 1) / 2 - i$ 左边的元素个数等于 $m + 1$ 个,则这个位置就是中位数所在的位置。 具体的实现可以参考以下 Java 代码: ```java public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) { int m = nums1.length, n = nums2.length; if (m > n) { // 保证第一个数组不大于第二个数组 int[] tmp = nums1; nums1 = nums2; nums2 = tmp; int t = m; m = n; n = t; } int imin = 0, imax = m, halfLen = (m + n + 1) / 2; while (imin <= imax) { int i = (imin + imax) / 2; int j = halfLen - i; if (i < imax && nums2[j - 1] > nums1[i]) { imin = i + 1; // i 太小了,增大 i } else if (i > imin && nums1[i - 1] > nums2[j]) { imax = i - 1; // i 太大了,减小 i } else { // i 是合适的位置 int maxLeft = 0; if (i == 0) { // nums1 的左边没有元素 maxLeft = nums2[j - 1]; } else if (j == 0) { // nums2 的左边没有元素 maxLeft = nums1[i - 1]; } else { maxLeft = Math.max(nums1[i - 1], nums2[j - 1]); } if ((m + n) % 2 == 1) { // 总元素个数是奇数 return maxLeft; } int minRight = 0; if (i == m) { // nums1 的右边没有元素 minRight = nums2[j]; } else if (j == n) { // nums2 的右边没有元素 minRight = nums1[i]; } else { minRight = Math.min(nums1[i], nums2[j]); } return (maxLeft + minRight) / 2.0; } } return 0.0; } ``` 时间复杂度为 $O(\log\min(m, n))$。
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