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  • 【JAVA、C++】LeetCode 004 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)).

    解题思路:

    由于要求时间复杂度O(log (m+n))所以几乎可以肯定是递归和分治的思想。

    《算法导论》里有找两个数组第K小数的算法,时间复杂度为O(log(m+n)),所以直接调用即可

    参考链接:http://blog.csdn.net/yutianzuijin/article/details/11499917/

    Java参考代码:

    public class Solution {
    public static double findKth(int[] nums1, int index1, int[] nums2,
                int index2, int k) {
            if (nums1.length - index1 > nums2.length - index2)
                return findKth(nums2, index2, nums1, index1, k);
            if (nums1.length - index1 == 0)
                return nums2[index2 + k - 1];
            if (k == 1)
                return Math.min(nums1[index1], nums2[index2]);
            int p1 = Math.min(k / 2, nums1.length - index1), p2 = k - p1;
            if (nums1[index1 + p1 - 1] < nums2[index2 + p2 - 1])
                return findKth(nums1, index1 + p1, nums2, index2, k - p1);
            else if (nums1[index1 + p1 - 1] > nums2[index2 + p2 - 1])
                return findKth(nums1, index1, nums2, index2 + p2, k - p2);
            else
                return nums1[index1 + p1 - 1];
        }
    
        static public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
            if ((nums1.length + nums2.length) % 2 != 0)
                return findKth(nums1, 0, nums2, 0,
                        (nums1.length + nums2.length) / 2 + 1);
            else
                return findKth(nums1, 0, nums2, 0,
                        (nums1.length + nums2.length) / 2)
                        / 2.0
                        + findKth(nums1, 0, nums2, 0,
                                (nums1.length + nums2.length) / 2 + 1) / 2.0;
        }
    }
    

     C++实现如下:

     1 #include<vector>
     2 #include<algorithm>
     3 using namespace std;
     4 class Solution {
     5 private:
     6     double findKth(vector<int> nums1, int index1, vector<int> nums2, int index2, int k) {
     7         if (nums1.size() - index1 > nums2.size() - index2) {
     8             swap(nums1, nums2);
     9             swap(index1,index2);
    10         }
    11         if (nums1.size() - index1 == 0)
    12             return nums2[index2 + k - 1];
    13         if (k == 1)
    14             return min(nums1[index1], nums2[index2]);
    15         int p1 = min(k / 2, (int)nums1.size() - index1), p2 = k - p1;
    16         if (nums1[index1 + p1 - 1] < nums2[index2 + p2 - 1])
    17             return findKth(nums1, index1 + p1, nums2, index2, k - p1);
    18         else if (nums1[index1 + p1 - 1] > nums2[index2 + p2 - 1])
    19             return findKth(nums1, index1, nums2, index2 + p2, k - p2);
    20         else
    21             return nums1[index1 + p1 - 1];
    22     }
    23 
    24 public:
    25     double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
    26         if ((nums1.size() + nums2.size()) &1)
    27             return findKth(nums1, 0, nums2, 0,
    28                 (nums1.size() + nums2.size()) / 2 + 1);
    29         else
    30             return findKth(nums1, 0, nums2, 0,(nums1.size() + nums2.size()) / 2)/ 2.0
    31             + findKth(nums1, 0, nums2, 0,(nums1.size() + nums2.size()) / 2 + 1) / 2.0;
    32     }
    33 };
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tonyluis/p/4451870.html
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