第一步：假设两个有序数组（已经各自排序完成了）长度相等，试写函数找出两个数组合并后的中位数？
第二步：假设两个有序数组长度不等，一样的求出中位数？
思想是二分查找。。。
解析： 这个题目看起来非常简单。第一题的话： 假设数组长度为n, 那么我就把数组1和数组2直接合并，然后再直接找到中间元素。对于这样的方案，第一题和第二题就没有什么区别了。这样的话时间复杂度就是O(n)。通常在这样的情况下，那些mentor类型的达人就会循循善诱道：“你还有更好的办法吗:)” 如果比线性更高效，直接能想到的就是对数了O(log(n)),这个时间复杂度在这里可能吗？ 当然还是可能的。来继续看看下面的分析。
先找来了一个图：
我们先来分析看看： 想到对数的效率，首先想到的就是二分查找，对于这个题目二分查找的意义在哪里呢？
我们找到了A[n/2] 和 B[n/2]来比较，
如果他们相等，那样的话，我们的搜索结束了，因为答案已经找到了A[n/2]就肯定是排序后的中位数了。
如果我们发现B[n/2]>A[n/2]，说明什么,这个数字应该在 A[n/2]->A[n]这个序列里面， 或者在 B[1]-B[n/4]这里面。 或者，这里的或者是很重要的， 我们可以说，我们已经成功的把问题变成了在排序完成的数组A[n/2]-A[n]和B[0]-B[n/2]里面找到合并以后的中位数， 显然递归是个不错的选择了。
类似的， 如果B[n/2]<A[n/2]呢？显然就是在A[0]-A[n/2]和B[n/2]-B[n]里面寻找了。
在继续想， 这个递归什么时候收敛呢？当然一个case就是相等的值出现， 如果不出现等到这个n==1的时候也就结束了。
照着这样的思路， 我们比较容易写出如下的代码， 当然边界的值需要自己思量一下， 前面的想法只是想法而已。
int find_median_equal_length( int a[], int b[], int length) { if (length == 1) return a[0]; int i = length/2; if (a[i] == b[i]) return a[i]; else if (a[i]<b[i]) return find_median_equal_length( &a[i], &b[0], length-i ); else return find_median_equal_length( &a[0], &b[i], length-i ); }
马上有人说那不定长的怎么办呢？一样的，我们还是来画个图看看：
一样的， 我们还是把这个两个数组来比较一下，不失一般性，我们假定B数组比A数组长一点。A的长度为n, B的长度为m。比较A[n/2]和B[m/2] 时候。类似的，我们还是分成几种情况来讨论：
a. 如果A[n/2] == B[m/2]，那么很显然，我们的讨论结束了。A[n/2]就已经是中位数，这个和他们各自的长度是奇数或者偶数无关。
b. 如果A[n/2] < B[m/2]，那么，我们可以知道这个中位数肯定不在[A[0],A[n/2])这个区间内，同时也不在[B[m/2],B[m]]这个区间里面。这个时候，我们不能冲动地把[A[0],A[n/2])和[B[m/2],B[m]]全部扔掉。我们只需要把[B[m-n/2],B[m]]和[A[0],A[n/2])扔掉就可以了。（如图所示的红色线框），这样我们就把我们的问题成功转换成了如何在A[n/2]->A[n]这个长度为n/2的数组和B[1]-B[m-n/2]这个长度为m-n/2的数组里面找中位数了。问题复杂度即可下降了。
c. 只剩下A[n/2] > B[m/2]，和b类似的，我们可以把A[n/2]->A[n]这块以及B[1]->B[n/2]这块扔掉了就行,然后继续递归。
我们也可以写下如下的代码：
int find_median_random_length( int a[], int lengtha, int b[], int lengthb) { int ma = lengtha/2; int nb = lengthb/2; int l = ma <= nb ? ma: nb; if (lengtha == 1) { if (lengthb%2==0) { if (a[0] >= b[nb]) return b[nb]; else if (a[0]<=b[nb-1]) return b[nb-1]; return a[0]; } else return b[nb]; } else if (lengthb == 1) { if (lengtha%2==0) { if (b[0] >= a[ma]) return a[ma]; else if (b[0]<=a[ma-1]) return a[ma-1]; return b[0]; } else return a[ma]; } if ( a[ma] == b[nb] ) return a[ma]; else if ( a[ma] < b[nb] ) return find_median_random_length(&a[ma],lengtha-l,&b[0],lengthb-l); else return find_median_random_length(&a[0],lengtha-l,&b[nb],lengthb-l); }
在一些特定的case下面测试了一下，结果还是正确的，下面是用的testcase
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { int a[] = {1,2,3,6,8} ; int b[] = {6,7,8,9,10}; std::cout<<"median for equal length is : "<<find_median_equal_length(a, b, sizeof(a)/sizeof(a[0]))<<std::endl; ; int c[] = {1,3,5,7,9,11} ; int d[] = {2,4,6,8,10,12}; std::cout<<"median for equal length is : "<<find_median_equal_length(c, d, sizeof(c)/sizeof(c[0]))<<std::endl;; int A[]={1,3,5,7,8,9,10}; int B[]={2,4,6,10,11,12,13,14,17,19,20}; int sizeA = sizeof(A)/sizeof(int); int sizeB = sizeof(B)/sizeof(int); std::cout<<"median : "<<find_median_random_length(A,sizeA,B,sizeB)<<std::endl;; int C[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}; int D[] = {5, 6, 7, 8, 9}; std::cout<<"median : "<<find_median_random_length(C,sizeof(C)/sizeof(C[0]),D,sizeof(D)/sizeof(D[0]))<<std::endl;; system("pause"); return 0; }
扩展：
M个长度为N的排序好的数组 求中位数
目前有两个比较好的算法
算法一
(1)取所有数组的最小值和最大值,求出全体的最大值和最小值min max 然后取m=(min+max)/2
(2)用m在所有数组中搜索 找到比m小的数的个数n1 若n1大于M*N/2 则mid=(min+mid)/2 否则mid=(mid+max)/2
(3)重复上述搜索一共循环log(max-min)次
算法二
(1)取所有数组的中值排序
弃掉这个最大值所在数组的后半部分和最小值所在数组的前半部分 再将这两个只剩一半的数组合并 O(N)
(2)从合并后的数组中找出中值插入到之前的中值排序数组里 o(logN)
(3)重复(1)(2),每次循环可以舍掉一个数组,一共需要循环M次