4. Median of Two Sorted Arrays

最新推荐文章于 2023-06-12 16:30:30 发布

原创最新推荐文章于 2023-06-12 16:30:30 发布 · 157 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

leetcode-array 专栏收录该内容

53 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种高效算法来找到两个已排序数组的中位数。通过比较两个数组中的元素，逐步缩小搜索范围直到找到指定位置的元素。这种方法避免了直接合并数组带来的高时间复杂度。

这道题一开始的想法是比较中位数，在去掉较小的左半段，和较大的右半段，但十分复杂，要考虑到许多边界情况，改成求第K位数就简单很多

class Solution {
public:
    int getKthSorted(vector<int>& nums1,int sta1,int len1,vector<int>& nums2,int sta2,int len2,int k)
    {
        if(len1>len2)
        {
            return getKthSorted(nums2,sta2,len2,nums1,sta1,len1,k);
        }
        if(len1==0)
            return nums2[sta2+k-1];
        if(k==1)
            return min(nums1[sta1],nums2[sta2]);
        int pa=min(k/2,len1);
        int pb=k-pa;
        if(nums1[sta1+pa-1]<nums2[sta2+pb-1])
        {
            return getKthSorted(nums1,sta1+pa,len1-pa,nums2,sta2,len2,k-pa);
        }
        else if(nums1[sta1+pa-1]>nums2[sta2+pb-1])
        {
            return getKthSorted(nums1,sta1,len1,nums2,sta2+pb,len2-pb,k-pb);
        }
        else
            return nums1[sta1+pa-1];
    }
    double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int n=nums1.size(),m=nums2.size();
        if((m+n)%2==0)
        {
            return (getKthSorted(nums1,0,n,nums2,0,m,(m+n)/2)+getKthSorted(nums1,0,n,nums2,0,m,(m+n)/2+1))*1.0/2;
        }
        else
        {
            return getKthSorted(nums1,0,n,nums2,0,m,(m+n)/2+1);
        }
    }
};