Lintcode 65. Median of two Sorted Arrays (Hard) (Python)

本文介绍了一个算法挑战,即找到两个已排序数组的中位数,通过实现一个高效的解决方案,整体运行时间复杂度达到O(log(m+n))。示例展示了如何处理不同大小的数组,包括奇数和偶数长度的情况。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Median of two Sorted Arrays

Description:

There are two sorted arrays A and B of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays.

Example
Given A=[1,2,3,4,5,6] and B=[2,3,4,5], the median is 3.5.

Given A=[1,2,3] and B=[4,5], the median is 3.

Challenge
The overall run time complexity should be O(log (m+n)).

Code:

class Solution:
    """
    @param: A: An integer array
    @param: B: An integer array
    @return: a double whose format is *.5 or *.0
    """
    def findMedianSortedArrays(self, A, B):
        # write your code here
        le = len(A)+len(B)
        if le%2==0:
            print('even')
            print('left', self.findK(A,B,int(le/2)))
            print('right', self.findK(A,B,int(le/2)+1))
            return (self.findK(A,B,int(le/2))+self.findK(A,B,int(le/2)+1))/2
        else:
            return self.findK(A,B,int(le/2)+1)
        
    def findK(self, A, B, k):
        la, lb = len(A), len(B)
        halfk = int(k/2)
        print('halfk', k, halfk)
        if la<lb:
            return self.findK(B, A, k)
        if lb == 0:
            return A[k-1]
        if k==1:
            return min(A[0], B[0])
        ib = min(lb, halfk) if halfk!=0 else 1
        ia = k-ib if k-ib!=0 else 1
        print('ia,ib',ia,ib)
        if B[ib-1]==A[ia-1]:
            return B[ib-1]
        if B[ib-1]<A[ia-1]:
            
            if lb==ib:
                return A[ia-1]
            return self.findK(A[:ia], B[ib:], ia)
        if B[ib-1]>A[ia-1]:
            if la==ia:
                return B[ib-1]
            return self.findK(A[ia:], B[:ib], ib)
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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