Median of Two Sorted Arrays

本文介绍了一种高效算法,用于查找两个已排序数组中的中位数,并将时间复杂度控制在O(log(m+n))范围内。该算法还进一步扩展到寻找第K小的元素。通过递归划分和比较两个数组的中间元素来缩小搜索范围。

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)).

延伸为求第K小的数

if (aMid < bMid) Keep [aRight + bLeft]

else Keep [bRight + aLeft]

public class _4_MedianOfTwoSortedArrays {
    public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        int m = nums1.length;
        int n = nums2.length;
        int l = (m + n + 1) / 2;
        int r = (m + n + 2) / 2;
        return (getKth(nums1, 0, nums2, 0, l) + getKth(nums1, 0, nums2, 0, r)) / 2.0;
    }

    public double getKth(int[] A, int aStart, int[] B, int bStart, int k) {
        if (aStart > A.length - 1) return B[bStart + k - 1];
        if (bStart > B.length - 1) return A[aStart + k - 1];
        if (k == 1) return Math.min(A[aStart], B[bStart]);

        int aMid = Integer.MAX_VALUE, bMid = Integer.MAX_VALUE;
        if (aStart + k / 2 - 1 < A.length) aMid = A[aStart + k / 2 - 1];
        if (bStart + k / 2 - 1 < B.length) bMid = B[bStart + k / 2 - 1];

        if (aMid < bMid)
            return getKth(A, aStart + k / 2, B, bStart, k - k / 2);
        else
            return getKth(A, aStart, B, bStart + k / 2, k - k / 2);
    }

//    public double getKth(int[] A, int aStart, int[] B, int bStart, int k) {
//        if (aStart > A.length - 1) return B[bStart + k - 1];
//        if (bStart > B.length - 1) return A[aStart + k - 1];
//        if (k == 1) return Math.min(A[aStart], B[bStart]);
//
//        int aMid = Integer.MAX_VALUE;
//        int bMid = Integer.MAX_VALUE;
//        if (aStart + k / 2 - 1 < A.length) aMid = A[aStart + k / 2 - 1];
//        if (bStart + k / 2 - 1 < B.length) bMid = B[bStart + k / 2 - 1];
//
//        if (aMid < bMid) return getKth(A, aStart + k / 2, B, bStart, k - k / 2);
//        else return getKth(A, aStart, B, bStart + k / 2, k - k / 2);
//
//    }

    public static void main(String[] args) {
        _4_MedianOfTwoSortedArrays obj = new _4_MedianOfTwoSortedArrays();
        int[] A = {1, 2, 5, 8, 9};
        int[] B = {2, 4, 6, 8, 18};

        System.out.println(obj.getKth(A, 0, B, 0, 6));
    }
}

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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