Median of Two Sorted Arrays -- leetcode -- Python

本文介绍了一种高效算法,用于找到两个已排序数组的中位数,其运行时间为O(log(m+n))。算法通过递归查找第k小的元素来实现。

Problem:

   There are two sorted arrays A and B 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)).

MyCode:

class Solution:

	# @return a float
	def findMedianSortedArrays(self, A, B):
		m = len(A); n = len(B)
		if m == 0 or n == 0:
			if n == 0:
				B = A; n = m
			if n % 2 == 1:
				return B[n/2]
			else:
				return (B[n/2] + B[n/2-1])/2.0
		mn = m + n;
		if mn % 2 == 1:
			return float(self.KthNum(A, B, mn / 2 + 1))
		else:
			return (self.KthNum(A, B, mn / 2 + 1) + self.KthNum(A, B, mn / 2)) / 2.0

	def KthNum(self, A, B, k):
		m = len(A); n = len(B)
		l = 0; r = min(m, k) - 1
		B.append(1000000000); B.append(-1000000000)
		while l <= r:
			mid = l + (r - l) / 2
			bk = k - (mid + 1) - 1
			#print l, r, A[l], A[r], m, bk, A[m], B[bk], B[bk+1]
			#print A[mid], mid, bk, n, l, r
			if bk >= n:
				l = mid + 1
			else:
				if A[mid] >= B[bk] and A[mid] <= B[bk+1]:
					B.pop(); B.pop()
					return A[mid]
				if A[mid] > B[bk+1]:
					r = mid - 1
				elif A[mid] < B[bk]:
					l = mid + 1
		B.pop(); B.pop()
		return self.KthNum(B, A, k)

if __name__=='__main__':
	print Solution().findMedianSortedArrays([1,2], [1, 2, 3])

参考: http://blog.youkuaiyun.com/yutianzuijin/article/details/11499917/

Code:

class Solution:

	# @return a float
	def findMedianSortedArrays(self, A, B):
		def findKthNum(a, b, k):
			if len(a) > len(b):
				return findKthNum(b, a, k)
			m = len(a); n = len(b)
			if m == 0:
				return b[k-1]
			if k == 1:
				return min(a[0], b[0])
			pa = min(k/2, m); pb = k - pa
			if a[pa-1] == b[pb-1]:
				return a[pa-1]
			elif a[pa-1] > b[pb-1]:
				return findKthNum(a, b[pb:], k-pb)
			else:
				return findKthNum(a[pa:], b, k-pa)

		mn = len(A) + len(B)
		if mn % 2 == 1:
			return float(findKthNum(A, B, mn / 2 + 1))
		else:
			return (findKthNum(A, B, mn / 2) + findKthNum(A, B, mn / 2 + 1)) / 2.0

if __name__=='__main__':
	print Solution().findMedianSortedArrays([4,5], [1,2,3,6])


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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