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“数组”: https://leetcode.com/tag/array/ “二分查找”: https://leetcode.com/tag/binary-search/ “分治算法”: https://leetcode.com/tag/divide-and-conquer/
Problem: Link to heading
给定两个大小分别为 m
和 n
的正序(从小到大)数组 nums1
和 nums2
。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。
示例 1:
输入:nums1 = [1,3], nums2 = [2]
输出:2.00000
解释:合并数组 = [1,2,3] ,中位数 2
示例 2:
输入:nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
输出:2.50000
解释:合并数组 = [1,2,3,4] ,中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5
示例 3:
输入:nums1 = [0,0], nums2 = [0,0]
输出:0.00000
示例 4:
输入:nums1 = [], nums2 = [1]
输出:1.00000
示例 5:
输入:nums1 = [2], nums2 = []
输出:2.00000
提示:
nums1.length == m
nums2.length == n
0 <= m <= 1000
0 <= n <= 1000
1 <= m + n <= 2000
106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106
- *进阶:**你能设计一个时间复杂度为
O(log (m+n))
的算法解决此问题吗?
Solution: Link to heading
class Solution
{
public:
int getKthElement(const vector<int> &nums1, const vector<int> &nums2, int k)
{
/* 主要思路:要找到第 k (k>1) 小的元素,那么就取 pivot1 = nums1[k/2-1] 和 pivot2 = nums2[k/2-1] 进行比较
* 这里的 "/" 表示整除
* nums1 中小于等于 pivot1 的元素有 nums1[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
* nums2 中小于等于 pivot2 的元素有 nums2[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
* 取 pivot = min(pivot1, pivot2),两个数组中小于等于 pivot 的元素共计不会超过 (k/2-1) + (k/2-1) <= k-2 个
* 这样 pivot 本身最大也只能是第 k-1 小的元素
* 如果 pivot = pivot1,那么 nums1[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除",剩下的作为新的 nums1 数组
* 如果 pivot = pivot2,那么 nums2[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除",剩下的作为新的 nums2 数组
* 由于我们 "删除" 了一些元素(这些元素都比第 k 小的元素要小),因此需要修改 k 的值,减去删除的数的个数
*/
int m = nums1.size();
int n = nums2.size();
int index1 = 0, index2 = 0;
while (true)
{
// 边界情况
if (index1 == m)
{
return nums2[index2 + k - 1];
}
if (index2 == n)
{
return nums1[index1 + k - 1];
}
if (k == 1)
{
return min(nums1[index1], nums2[index2]);
}
// 正常情况
int newIndex1 = min(index1 + k / 2 - 1, m - 1);
int newIndex2 = min(index2 + k / 2 - 1, n - 1);
int pivot1 = nums1[newIndex1];
int pivot2 = nums2[newIndex2];
if (pivot1 <= pivot2)
{
k -= newIndex1 - index1 + 1;
index1 = newIndex1 + 1;
}
else
{
k -= newIndex2 - index2 + 1;
index2 = newIndex2 + 1;
}
}
}
double findMedianSortedArrays(vector<int> &nums1, vector<int> &nums2)
{
int totalLength = nums1.size() + nums2.size();
if (totalLength % 2 == 1)
{
return getKthElement(nums1, nums2, (totalLength + 1) / 2);
}
else
{
return (getKthElement(nums1, nums2, totalLength / 2) + getKthElement(nums1, nums2, totalLength / 2 + 1)) / 2.0;
}
}
};