每天一道算法题--Median of Two Sorted Arrays

本文介绍了一种在O(log(m+n))的时间复杂度下找到两个已排序数组中位数的方法。通过对比每个位置的元素,将两个数组合并为一个有序数组,然后根据数组长度的奇偶性计算中位数。

There are two sorted arrays nums1 and nums2 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)).

You may assume nums1 and nums2 cannot be both empty.

Example 1:

nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]

The median is 2.0

Example 2:

nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]

The median is (2 + 3)/2 = 2.5

解题思路:抓住关键:sorted。已经排序好了,所以只需对每个位置比较判断就好了。

代码:

double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2)
{
    vector<int> tmp;
    int len1 =nums1.size(),len2 = nums2.size();
    //cout<<len1<<" "<<len2<<endl;
    int i =0,j=0;
    while(i<len1&&j<len2){
        if(nums1[i]<nums2[j]){
            tmp.push_back(nums1[i]);
            i++;
        }else if(nums1[i]>nums2[j]){
            tmp.push_back(nums2[j]);
            j++;
        }else{
            tmp.push_back(nums1[i]);
            tmp.push_back(nums2[j]);
            i++;
            j++;
        }
    }
    //cout<<tmp.size()<<endl;
    while(i<len1){
        tmp.push_back(nums1[i++]);
    }
    while(j<len2){
        tmp.push_back(nums2[j++]);
    }
    int length = tmp.size();
    //cout<<length<<endl;
    if(length%2!=0)
        return 1.0*tmp[length/2];
    else
        return (tmp[length/2]+tmp[length/2-1])/2.0;
}

 

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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