题目:
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。
进阶:你能设计一个时间复杂度为 O(log (m+n)) 的算法解决此问题吗?
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
提示:
nums1.length == m
nums2.length == n
0 <= m <= 1000
0 <= n <= 1000
1 <= m + n <= 2000
-106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106
解法:
自己写的代码:
首先想到的是类似于归并排序,从两个数组中依次选取较小的数据,然后index++,等到index到达中点附近时,如果是奇数则直接返回,如果是偶数则记录前后两个数字,然后返回平均值
代码如下:
//解法:依次从两个集合中选取较小的数据,每次选取计数, //然后选到len/2附近,根据是否为偶数个获取对应元素,然后返回中位数 double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { int left = 0, right = 0; int len = nums1.size() + nums2.size(); bool isEven = len % 2 == 0; int i = 0, j = 0; int idx = -1; //while ((i < nums1.size()) || (j < nums2.size())) while (idx < len) { if ((i < nums1.size()) && (j < nums2.size())) { if (nums1[i] < nums2[j]) //每次从两个集合中选取较小的数字; { left = nums1[i]; i++; } else { left = nums2[j]; j++; } idx++; } else if (i == nums1.size()) { left = nums2[j]; j++; idx++; } else if (j == nums2.size()) { left = nums1[i]; i++; idx++; } if (isEven) { if (idx == (len / 2 - 1)) { if ((i < nums1.size()) && (j < nums2.size())) { if (nums1[i] < nums2[j]) //每次从两个集合中选取较小的数字; { right = nums1[i]; i++; } else { right = nums2[j]; j++; } idx++; } else if (i == nums1.size()) { right = nums2[j]; j++; idx++; } else if (j == nums2.size()) { right = nums1[i]; i++; idx++; } return (left + right) / 2.0; } } else { //odd if (idx == (len - 1) / 2) { return left; } } }; return 0; }
然后提交结果:
感觉好菜啊,不理解为什么占用那么多内存,因为最多访问一半的数据量。
- 空间复杂度:1
- 时间复杂度:O(m+n)
- 与题目要求不符
看解答:
题解:
如何把时间复杂度降低到 O(log(m+n))O(log(m+n)) 呢?如果对时间复杂度的要求有 loglog,通常都需要用到二分查找,这道题也可以通过二分查找实现
代码:
double getKthElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int k) { int m = nums1.size(); int n = nums2.size(); int idx1 = 0, idx2 = 0; while (true) { //特殊情况 if (idx1 == m) //如果一个vector已经移动超过范围,则直接去另一个vector中第k个元素 { return nums2[idx2 + k - 1]; } if (idx2 == n) { return nums1[idx1 + k - 1]; } if (k == 1) //如果k=1,则直接返回两个vector中第一个元素中较小的值 { return min(nums1[idx1], nums2[idx2]); } //一般情况,首先获取各个vector中剩余元素的中间的idx int idx1New = min(idx1 + k / 2 - 1, m - 1); int idx2New = min(idx2 + k / 2 - 1, n - 1); if (nums1[idx1New] <= nums2[idx2New])//比较两个中间idx对应的值的大小 { //k = k - (k / 2 - 1); //??? k = k - (idx1New - idx1 + 1); idx1 = idx1New + 1; } else { //k = k - (k / 2 - 1);//??? k = k - (idx2New - idx2 + 1);
idx2 = idx2New + 1;
} } return 0; } double findMedianSortedArrays2(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { //判断两个vector的总数量是奇数还是偶数,奇数直接取最中间数字,偶数则取中间两个然后平均值; int m = nums1.size(); int n = nums2.size(); if ((m + n) % 2 == 0)//偶数 { int left = getKthElement(nums1, nums2, (m + n) / 2); int right = getKthElement(nums1, nums2, (m + n) / 2 + 1); return (left + right) / 2.0; //注意要除以2.0,如果除以2则为int除法然后再转换为double } else//奇数 { return getKthElement(nums1, nums2, (m + n) / 2 + 1); } }
总结:
- 注意数据类型的隐式转换,如int/int再转换为double则会丢失小数部分,除法前先将其中一个转换为double
- 注意index的更新顺序,如此题中先更新k,然后再更新idx1 idx2
- TODO:代码运行太慢,需要对比答案