4. Median of Two Sorted Arrays
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:
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
原题链接:median-of-two-sorted-arrays
题目分析
就是求两个有序数组合并后的中位数。O(n)的解法比较直观,直接merge两个数组,然后求中间值。而对于O(log(m+n))显然是用二分搜索了, 相当于“Kth element in 2 sorted array”的变形。如果(m+n)为奇数,那么找到“(m+n)/2+1 th element in 2 sorted array”即可。如果(m+n)为偶数,需要找到(m+n)/2 th 及(m+n)/2+1 th,然后求平均。
这里假设两个原序列是升序排列的,假设数组A和B的元素个数都大于k/2,我们比较A的第k/2小的元素和B的第k/2小的元素,即A[k/2-1]和B[k/2-1]。共有三种情况:>、<和=。
1、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。也就是说,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。
2、A[k/2-1]>B[k/2-1]:同理,B[0]到B[k/2-1]的元素被抛弃。
3、A[k/2-1]=B[k/2-1]:这时就已经找到了第k小的数,也即这个相等的元素。
两种边界条件:
1、如果A或者B为空,则直接返回B[k-1]或者A[k-1],也就是在另一个非空序列中寻找 Kth;
2、如果k为1,我们只需要返回A[0]和B[0]中的较小值;
代码如下
double findKth(int a[], int m, int b[], int n, int k)
{
//始终保持m<=n
if (m > n)
return findKth(b, n, a, m, k);
//两种边界条件
if (m == 0)
return b[k - 1];//m为0,则在b中寻找第k小的值
if (k == 1) //k为1,返回两个数组中最小的
return min(a[0], b[0]);
//将k分成两部分
int pa = min(k / 2, m), pb = k - pa; //这里保证了pa+pb=k
if (a[pa - 1] < b[pb - 1])
return findKth(a + pa, m - pa, b, n, k - pa);//a的左半部分被摒弃
//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。
//然后寻找第k小的值就变成寻找第k-pa小的值
else if (a[pa - 1] > b[pb - 1]) //b的左半部分被摒弃
return findKth(a, m, b + pb, n - pb, k - pb);
else
return a[pa - 1]; //相等的话返回其值
}
class Solution
{
public:
double findMedianSortedArrays(int A[], int m, int B[], int n)
{
int total = m + n;
if (total & 0x1) //如果是奇数,返回中间那个
return findKth(A, m, B, n, total / 2 + 1);
else //否则返回中间两个数的均值
return (findKth(A, m, B, n, total / 2)
+ findKth(A, m, B, n, total / 2 + 1)) / 2;
}
};