Median of Two Sorted Arrays

最新推荐文章于 2023-10-07 04:23:19 发布

原创最新推荐文章于 2023-10-07 04:23:19 发布 · 149 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

java 同时被 2 个专栏收录

11 篇文章

订阅专栏

算法

2 篇文章

订阅专栏

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。通过调整两个数组中的指针位置，比较并确定中位数的位置，解决了不同长度数组的中位数查找问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

There are two sorted arraysnums1andnums2of size m and n respectively.
Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)).

思路：
设m = nums1.length, n = nums2.length, 假设m < n(大于就交换过来)
设min = 0, max = m, i = (min + max)/2, j = (m + n)/2 - i(中位数在[0, (n+m)/2]之间),
比较nums1[i-1],nums[i]和nums2[j-1], nums2[j]
得到正确解的情况是：nums2[j-1] < nums1[i]
得到的结果要分为奇偶讨论.
另外对于其他两种情况：
nums1[i] < nums2[j-1]表明i太小需要将i增大，即修改min = i+1, 这种情况要确保i != m <==> j > 0;
nums1[i-1] > nums2[j]表明i太大需要将i减小，即修改max = i -1, 这种情况要确保i > 0 <==> j < n;
另外需要处理边界情况
当i=0时
max_left = nums2[j-1]
当j=0时
max_left = nums1[i-1]
否则max_left = max(nums1[i-1], nums2[j-1])
当i=m时
min_right = nums2[j]
当j=n时
min_right = nums1[i]
否则
min_right = min(nums1[i], nums2[j])
当数组长度为奇数时：
result = max(nums1[i-1], nums2[j-1])
当数组长度为偶数时：
result = (max_left + min_right )/2；
java代码：

public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {


        int m=nums1.length,n=nums2.length;


        if(m>n){
            return findMedianSortedArrays(nums2, nums1);
        }


        int mid = (m+n+1)/2;
        int minPos = 0;
        int maxPos = m;
        int pos1 = (maxPos+minPos)/2;
        int pos2 = mid - pos1;
        int num1=0,num2=0;
        
        while(minPos<=maxPos){
            
            if(pos1>0 && nums1[pos1-1]>nums2[pos2]){
                maxPos = pos1-1;
            }else if(pos1 < m && nums1[pos1]<nums2[pos2-1]){
                minPos = pos1+1;
            }else {
                if(pos1==0){
                    num1=nums2[pos2-1];
                }else if(pos2==0){
                    num1=nums1[pos1-1];
                }else{
                    num1 = Math.max(nums1[pos1-1], nums2[pos2-1]);
                }
                break;
            }
            pos1 = (minPos+maxPos)/2;
            pos2 = mid - pos1;
        }
        
        if((m+n)%2==1)return num1;
        
        if(pos1==m){
            num2=nums2[pos2];
        }else if(pos2 == n){
            num2=nums1[pos1];
        }else {
            num2=Math.min(nums1[pos1], nums2[pos2]);
        }
     
        return (num1+num2)/2.0;
    }