leedCode 4寻找两个正序数组的中位数

本文介绍了一种算法,该算法可以找到两个已排序数组的中位数。通过合并两个数组并找到适当的中位数位置,算法可以高效地解决这个问题。

给定两个大小分别为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。
在这里插入图片描述

class Solution {
    public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
//        int medium = 0;
//        ArrayList<Integer> arrayList=new ArrayList<>();
//        for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
//            arrayList.get(i);
//        }
//        if (nums1.length >= nums2.length) {
//            for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
//                for (int j = 0; j <nums1.length; j++) {
//                    if (nums1[i]>=nums2[j]){
//                        arrayList.get(j);
//                    }
//                }
//                medium= (int) arrayList.get((nums1.length + nums2.length) / 2);
//            }
//        }
//        else {
//            for (int i = 0; i < nums2.length; i++) {
//                for (int j = 0; j < nums2.length; j++) {
//                    if (nums1[i]>=nums2[j]){
//                        arrayList.get(j);
//                    }
//                }
//            }
//            medium= (int) arrayList.get((nums1.length + nums2.length) / 2);
//        }
//        return medium;
        //假设nums1[1,2],nums2[3,4]
        //num:1 2 3 4  len=4
        //pos:0 1 2 3 ->中位数:pos=(num(1)+num(2)/2)=([num(len-1)/2]+[num(len-1)/2+1])/2
        //数组的长度是奇数:mid_pos:(len-1)/2
        //数组的长度是偶数:mid_pos:(len-1)/2和(len-1)/2+1
        int len=nums1.length+nums2.length;
        //index-合并之后的数组下标,index1-nums1数组的的下标,index2-nums2数组的下标
        int index=0;int index1=0;int index2=0;
        double ans=0.0;//初始化结果
        //中位数开始的下标
        int pos=(len-1)/2;
        boolean enevNum=len%2==0;
        while (index<len){
            //获取nums1数组
            Integer num1 = index1 < nums1.length ? nums1[index1] : null;
            //获取nums2数组
            Integer num2 = index2 < nums2.length ? nums2[index2] : null;
            //比较一下num1和num2的大小
            int num;
            if (num1 != null && num2 != null) {//说明两个数组并没有遍历完
                num = num1 < num2 ? nums1[index++] : nums2[index2++];
            } else {
                num = num1 == null ? nums1[index++] : nums2[index1++];
            }
            if (index == pos) {
                if (enevNum) {
                    //nums1+nums2的长度是偶数
                    ans += num;
                } else {
                    //nums1+nums2的长度是奇数
                    ans += num;
                    break;
                }
            } else if (index == pos + 1) {
                //代码能走到这里说明合并之后的数组长度一定是偶数
                ans += num*2;
            }
            //遍历合并之后的数组下标+1
            index++;
        }
        return ans/2;
    }
}
Leetcode第4题“寻找两个序数中位数”可从不同角度进行分析: ### 问题转化角度 寻找中位数可根据两个长度之和的奇偶性进行不同处理。当两个长度之和为奇数时,需查找第(m + n)/ 2 + 1大的元素;当两个长度之和为偶数时,要查找第(m + n)/ 2大的元素和第(m + n)/ 2 + 1大的元素,再取平均值。这样就将问题转化为寻找中第k小的数 [^1]。 ### 划分角度 中位数的作用是将一个集合划分为两个长度相等的子集,其中一个子集中的元素总是大于另一个子集中的元素。对数A从i位置进行划分,对数B在j位置划分,可得到left_part和right_part。通过一系列推导,可将中位数问题转换为:在特定范围内寻找最大的i,使得满足一定条件,进而可在该范围内对i进行二分查找 [^2]。 ### 合并数角度 可以定义两个变量记录两个的遍历位置,同时定义一个记录拼接后序的数。比较两个变量所在位置的数值,将较小的放入结果数,并将该变量索引加1。当一个数遍历完后,将另一个数剩余元素添加到结果数。最后根据结果数长度的奇偶性计算中位数 [^3]。 ### 总结 该问题核心是处理两个序数来获取中位数。可以采用将问题转化为找第k小的数、基于划分思想的二分查找,或者通过合并两个的方式来解决。不同方法各有优劣,转化为第k小的数和划分二分查找的方法在时间复杂度上更优,而合并数的方法思路更直观,但时间复杂度相对较高。 ```python # 合并数法示例代码 def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): m, n = len(nums1), len(nums2) i, j = 0, 0 merged = [] while i < m and j < n: if nums1[i] < nums2[j]: merged.append(nums1[i]) i += 1 else: merged.append(nums2[j]) j += 1 while i < m: merged.append(nums1[i]) i += 1 while j < n: merged.append(nums2[j]) j += 1 length = len(merged) if length % 2 == 0: return (merged[length // 2 - 1] + merged[length // 2]) / 2 else: return merged[length // 2] ```
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