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Leetcode Array 4 Median of Two Sorted Arrays

2024-11-06 17:25:02   203人阅读

        做leetcode题目的第二天，我是按照分类来做的，做的第一类是Array类，碰见的第二道题目，也就是今天做的这个，题目难度为hard。题目不难理解，但是要求到了时间复杂度，就需要好好考虑使用一下算法了。刚开始没啥思路，就用暴力的方法，用双层循环遍历的一下两个已经排好序的数组 ，在中间位置停止找道中位数。这样时间复杂度是肯定不能满足题目要求的，但是程序测试还是过了。

        苦于自己没有思路，又不甘心就这样水过一道题，还是搜了一下博客，膜拜了一下大神。最好的方法是将中位数  -- 两个数组数据排好序之后的（m+n）/2  位置左右的数（奇，偶）（程序里面会有体现）--看成是求排好序的数组的第k = (m+n)/2 小的数据，然后采用类似于二分的方法求解。

在这里先把题目粘过来：

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)).

Example 1:

1 nums1 = [1, 3]
2 nums2 = [2]
3 
4 The median is 2.0




 


Example 2:




1 nums1 = [1, 2]
2 nums2 = [3, 4]
3 
4 The median is (2 + 3)/2 = 2.5




这里先把我的java代码贴一下：（给自己个警示）




 1 public class Solution {
 2     public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
 3         int len = nums1.length+nums2.length;
 4         int []ans_c = new int[len];
 5         boolean flag = false;
 6         int i=0,j=0;
 7         int k=0;
 8         for(;k<len/2+1;k++){
 9             if(i<nums1.length && j<nums2.length){
10                 if(nums1[i]<=nums2[j]){
11                     ans_c[k]=nums1[i];
12                     i++;
13                 }
14                 else{
15                     ans_c[k]=nums2[j];
16                     j++;
17                 }
18             }
19             else if(i<nums1.length){
20                 ans_c[k]=nums1[i];
21                 i++;
22             }
23             else{
24                 ans_c[k]=nums2[j];
25                 j++;
26             }
27         }
28         if(len%2==0){
29             return (double)(ans_c[k-1]+ans_c[k-2])/2;
30         }
31         else{
32             return (double)ans_c[k-1];
33         }
34     }
35 }




C++ 代码：


这里对于求解思路呢我就不做过多的说明了，把别人的博客链接发过来自己欣赏一下吧，我想做的是对自己写的代码进行一下注释说明，以便自己之后回忆起来好理解。


这里摘录一下他的分析过程


技术分享



 1 最后从medianof two sorted arrays中看到了一种非常好的方法。原文用英文进行解释，在此我们将其翻译成汉语。该方法的核心是将原问题转变成一个寻找第k小数的问题（假设两个原序列升序排列），这样中位数实际上是第(m+n)/2小的数。所以只要解决了第k小数的问题，原问题也得以解决。
 2 
 3 首先假设数组A和B的元素个数都大于k/2，我们比较A[k/2-1]和B[k/2-1]两个元素，这两个元素分别表示A的第k/2小的元素和B的第k/2小的元素。这两个元素比较共有三种情况：>、<和=。如果A[k/2-1]<B[k/2-1]，这表示A[0]到A[k/2-1]的元素都在A和B合并之后的前k小的元素中。换句话说，A[k/2-1]不可能大于两数组合并之后的第k小值，所以我们可以将其抛弃。
 4 
 5 证明也很简单，可以采用反证法。假设A[k/2-1]大于合并之后的第k小值，我们不妨假定其为第（k+1）小值。由于A[k/2-1]小于B[k/2-1]，所以B[k/2-1]至少是第（k+2）小值。但实际上，在A中至多存在k/2-1个元素小于A[k/2-1]，B中也至多存在k/2-1个元素小于A[k/2-1]，所以小于A[k/2-1]的元素个数至多有k/2+ k/2-2，小于k，这与A[k/2-1]是第（k+1）的数矛盾。
 6 
 7 当A[k/2-1]>B[k/2-1]时存在类似的结论。
 8 
 9 当A[k/2-1]=B[k/2-1]时，我们已经找到了第k小的数，也即这个相等的元素，我们将其记为m。由于在A和B中分别有k/2-1个元素小于m，所以m即是第k小的数。(这里可能有人会有疑问，如果k为奇数，则m不是中位数。这里是进行了理想化考虑，在实际代码中略有不同，是先求k/2，然后利用k-k/2获得另一个数。)
10 
11 通过上面的分析，我们即可以采用递归的方式实现寻找第k小的数。此外我们还需要考虑几个边界条件：
12 
13     如果A或者B为空，则直接返回B[k-1]或者A[k-1]；
14     如果k为1，我们只需要返回A[0]和B[0]中的较小值；
15     如果A[k/2-1]=B[k/2-1]，返回其中一个；



分析


这里我补充说明几个问题：


第一是两个数组长度之和是有奇、偶之分的，奇数时我们需要求解第 k=(m+n)/2 + 1 小数据 ，偶数时我们需要求解 第 k1 = (m+n) / 2  和第 k2=(m+n)/2+1


小，然后 k = (k1+k2)/2


第二是这两个数组并没有合并，我们需要两个没有完全排好序的数组的第k小数，可以分别在两个数组中求第 k/2 小的数进行比较，这就和上面粘贴的分析相结合了。


第三是有可能其中一个数组长度较小，小于 k/2,这是我们就需要在程序中进行判断了，每次都将长度较小的数组置于，传递参数的第一个位置，然后江数组长度与 k/2 比较，如果m>k/2，就直接选取第  pa =  k/2小数据，不然就取第一个数组的长度 pa = m，pb = k-pa，然后将A[pa-1]于B[pb-1]（第pb小对应数组的位置应该为pb-1）进行比较,这里痛上面的分析过程


代码：




 1 class Solution {
 2 public:
 3     double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
 4         int total = nums1.size()+nums2.size();
 5         if(total%2 == 0){                      //判断奇偶
 6             return (finKth(nums1,nums2,total/2)+finKth(nums1,nums2,total/2+1))/2;
 7         }
 8         else{
 9             return finKth(nums1,nums2,total/2+1);
10         }
11     }
12 public:
13     double finKth(vector<int> nums1,vector<int> nums2,int k){  // 寻找第k小
14         if( nums1.size() > nums2.size()){             // 将nums1永远作为长度较小的数组
15             return finKth(nums2,nums1,k);
16         }
17         if( nums1.size() == 0 ){                      //如果其中一个数组长度为0则第k小就是nums2的第k小
18             return nums2[k-1];
19         }
20         if(k == 1){                                   //k=1 说明  一种情况是 两个数组长度都为 1 这是 需要求 （1+1）/2 直接返回两个数组中较小的一个
21             return nums1[0]<nums2[0]?nums1[0]:nums2[0];   //      另一种情况是 每次递归都会去除一部分元素，使得第k小变成第k-p小 当k-p为一时，就可以返回，两个数组nums1[0],nums2[0]中较小的一个了 
22         }
23         int findKsa = nums1.size() <k/2 ? nums1.size() : k/2;
24         int findKsb = k-findKsa;
25         if(nums1[findKsa-1]<nums2[findKsb-1]){
26             return finKth(vector<int>(nums1.begin()+findKsa,nums1.end()),nums2,k-findKsa);
27         }   //对这里的vector向量的传递做个说明：因为每次都需要去除一部分数据 ，所以使用 vector 的 begin 和 end 方法截取中间的一部分元素
28         else if(nums1[findKsa-1]>nums2[findKsb-1]){
29             return finKth(nums1,vector<int>(nums2.begin()+findKsb,nums2.end()),k-findKsb);
30         }
31         else{
32             return nums1[findKsa-1];
33         }
34     }
35 };




在这里说说自己做题的感觉，每次看到题都没有思路，做题只是能看懂别人的思路和代码········希望自己逐渐进步，直到可以独立作出大部分的题目（可以自己独立写出自己的的思路）


 


 


 
Leetcode Array 4  Median of Two Sorted Arrays






























        

            
                
                  
                
                

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