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多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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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