zoukankan      html  css  js  c++  java
  • leetcode4.寻找两个正序数组的中位数

    给定两个大小为 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

    我的解法为:

    class Solution {
        public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
            int m,n,t, i, j = 0, max_length, mdl, min;
            double p, q, val = 0;
            boolean flag;
            m = nums1.length;
            n = nums2.length;
            if(m == 0 && n != 0){
                if(n > 1) val = n%2 == 0 ? (nums2[n/2]+nums2[n/2 - 1])/2.0 : nums2[n/2];
                else val = nums2[n/2];
            }else if(m != 0 &&n == 0){
                if(m > 1) val = m%2 == 0 ? (nums1[m/2]+nums1[m/2 - 1])/2.0 : nums1[m/2];
                else val = nums1[m/2];
            }else if(m == 0 && n == 0){
                return 0;
            }else {
                if (m > 1) p = m % 2 == 0 ? nums1[m / 2 - 1]: nums1[m / 2];
                else p = nums1[m / 2];
                if (n > 1) q = n % 2 == 0 ? nums2[n / 2 - 1]: nums2[n / 2];
                else q = nums2[n / 2];
                mdl = (m + n) / 2 + 1;
                flag = (m + n) % 2 == 0 ? true : false;
                if (p > q) {
                    t = n / 2;
                    max_length = mdl - t;
                    for (i = 0; i < max_length; i++) {
                        if (t == n) {
                            min = nums1[j];
                            j++;
                        } else if (j == m) {
                            min = nums2[t];
                            t++;
                        } else {
                            if (nums1[j] > nums2[t]) {
                                min = nums2[t];
                                t++;
                            } else {
                                min = nums1[j];
                                j++;
                            }
                        }
                        if (flag && (i == max_length - 2 || i == max_length - 1)) {
                            val += min / 2.0;
                        } else if (!flag && i == max_length - 1) {
                            val += min;
                        }
                    }
                }
                if (p <= q) {
                    t = m / 2;
                    max_length = mdl - t;
                    for (i = 0; i < max_length; i++) {
                        if (t == m) {
                            min = nums2[j];
                            j++;
                        } else if (j == n) {
                            min = nums1[t];
                            t++;
                        } else {
                            if (nums1[t] > nums2[j]) {
                                min = nums2[j];
                                j++;
                            } else {
                                min = nums1[t];
                                t++;
                            }
                        }
                        if (flag && (i == max_length - 2 || i == max_length - 1)) {
                            val += min / 2.0;
                        } else if (!flag && i == max_length - 1) {
                            val += min;
                        }
                    }
                }
            }
            return val;
        }
    }
    我的解题思路是:先比较两个数组中位数谁大谁小,计算出中位数应该在的位置,然后让两个数组有不同的其实位置,再进行比较,根据数组的长度的奇偶有不同的计算方式,总的来说,这种方法比较占用内存,不是很简洁,我在讨论板看到了更简洁的办法,迭代真是个好办法,自己也要想到常用迭代啊!
    讨论板高赞方法:
      

    这道题让我们求两个有序数组的中位数,而且限制了时间复杂度为O(log (m+n)),看到这个时间复杂度,自然而然的想到了应该使用二分查找法来求解。那么回顾一下中位数的定义,如果某个有序数组长度是奇数,那么其中位数就是最中间那个,如果是偶数,那么就是最中间两个数字的平均值。这里对于两个有序数组也是一样的,假设两个有序数组的长度分别为m和n,由于两个数组长度之和 m+n 的奇偶不确定,因此需要分情况来讨论,对于奇数的情况,直接找到最中间的数即可,偶数的话需要求最中间两个数的平均值。为了简化代码,不分情况讨论,我们使用一个小trick,我们分别找第 (m+n+1) / 2 个,和 (m+n+2) / 2 个,然后求其平均值即可,这对奇偶数均适用。加入 m+n 为奇数的话,那么其实 (m+n+1) / 2 和 (m+n+2) / 2 的值相等,相当于两个相同的数字相加再除以2,还是其本身。

    这里我们需要定义一个函数来在两个有序数组中找到第K个元素,下面重点来看如何实现找到第K个元素。首先,为了避免产生新的数组从而增加时间复杂度,我们使用两个变量i和j分别来标记数组nums1和nums2的起始位置。然后来处理一些边界问题,比如当某一个数组的起始位置大于等于其数组长度时,说明其所有数字均已经被淘汰了,相当于一个空数组了,那么实际上就变成了在另一个数组中找数字,直接就可以找出来了。还有就是如果K=1的话,那么我们只要比较nums1和nums2的起始位置i和j上的数字就可以了。难点就在于一般的情况怎么处理?因为我们需要在两个有序数组中找到第K个元素,为了加快搜索的速度,我们要使用二分法,对K二分,意思是我们需要分别在nums1和nums2中查找第K/2个元素,注意这里由于两个数组的长度不定,所以有可能某个数组没有第K/2个数字,所以我们需要先检查一下,数组中到底存不存在第K/2个数字,如果存在就取出来,否则就赋值上一个整型最大值。如果某个数组没有第K/2个数字,那么我们就淘汰另一个数字的前K/2个数字即可。有没有可能两个数组都不存在第K/2个数字呢,这道题里是不可能的,因为我们的K不是任意给的,而是给的m+n的中间值,所以必定至少会有一个数组是存在第K/2个数字的。最后就是二分法的核心啦,比较这两个数组的第K/2小的数字midVal1和midVal2的大小,如果第一个数组的第K/2个数字小的话,那么说明我们要找的数字肯定不在nums1中的前K/2个数字,所以我们可以将其淘汰,将nums1的起始位置向后移动K/2个,并且此时的K也自减去K/2,调用递归。反之,我们淘汰nums2中的前K/2个数字,并将nums2的起始位置向后移动K/2个,并且此时的K也自减去K/2,调用递归即可。

    class Solution {
      public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
            int m = nums1.length;
            int n = nums2.length;
            int left = (m + n + 1) / 2;
            int right = (m + n + 2) / 2;
            return (findKth(nums1, 0, nums2, 0, left) + findKth(nums1, 0, nums2, 0, right)) / 2.0;
        }
        //i: nums1的起始位置 j: nums2的起始位置
        public int findKth(int[] nums1, int i, int[] nums2, int j, int k){
            if( i >= nums1.length) return nums2[j + k - 1];//nums1为空数组
            if( j >= nums2.length) return nums1[i + k - 1];//nums2为空数组
            if(k == 1){
                return Math.min(nums1[i], nums2[j]);
            }
            int midVal1 = (i + k / 2 - 1 < nums1.length) ? nums1[i + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE;
            int midVal2 = (j + k / 2 - 1 < nums2.length) ? nums2[j + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE;
            if(midVal1 < midVal2){
                return findKth(nums1, i + k / 2, nums2, j , k - k / 2);
            }else{
                return findKth(nums1, i, nums2, j + k / 2 , k - k / 2);
            }        
        }
    }
  • 相关阅读:
    剑指Offer--反转链表
    剑指Offer--链表中倒数第k个结点
    面向对象的六原则一法则
    常见错误汇总
    记人生第一次CF体验
    Game of Credit Cards
    Shell Game (模拟)
    数列分块入门 1 LibreOJ
    范德蒙恒等式
    C. Vasya and String (尺取法)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hddandelion/p/13786080.html
Copyright © 2011-2022 走看看