leetcode 4寻找两个有序数组的中位数-LMLPHP

最优解O(log(min(m,n)))

/**
之前用合并有序数组的思想做了O((m+n+1)/2),现在试一试O(log(min(m,n)))
基本思路为:通过二分查找较小的数组得到对应的中位数(假设存在,越界的情况最后套路)
假设分别为n1,n2,必有n1<=n2,假设最后找的两个可能的中位数是m1,m2个数(还是先假设存在)
那么二分查找nums1时,初始值left=0,right=n1;则m1 有[0,n1],m2有[k-n1,n1](k-n1>=0必然成立)
而n1<=n2,所以m2一定在[0,n2]之间,因此遍历小数组并不需要担心越界的事情,只需要在最后处理0和n1,n2的特殊情况;
***/ class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
//首先检测是否是小数组在前,大数组在后
const int n1=nums1.size();
const int n2=nums2.size();
if(n1>n2) return findMedianSortedArrays(nums2,nums1); int m1,m2;
int left=,right=n1,k=(n1+n2+)/;
//二分查找m1,m2(假设存在)
while(left<right){
m1=left+(right-left)/;
m2=k-m1;
if(nums1[m1]<nums2[m2-])
left=m1+;
else
right=m1;
}
m1=left;
m2=k-m1; int c1,c2;
//找到第一个数c1,如果总共为奇数个,返回结果
c1=max(m1<=?INT_MIN:nums1[m1-],m2<=?INT_MIN:nums2[m2-]);
if((n1+n2)&==)
return c1; //找到第二个数c2,并返回(c1+c2)/2
c2=min(m1>=n1?INT_MAX:nums1[m1],m2>=n2?INT_MAX:nums2[m2]);
return double(c1+c2)*0.5;
}
};

方法二:合并有序数组

O(log(m+n+1)/2)

class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
//time O(m+n+1)/2 space O(n)的解,获得两个num1的size(),分别用两个指针指向两个数组,每次把较小的向后移位
int n1=nums1.size();int n2=nums2.size();
int id1,id2;
int mid=(n1+n2+)/;
int i=,j=;
int cur=INT_MIN;
while(mid!=&&i<n1&&j<n2){
mid--;
if(nums1[i]<nums2[j])
id1=nums1[i++];
else
id1=nums2[j++]; }
while(mid!=&&i<n1){
mid--;
id1=nums1[i++];
}
while(mid!=&&j<n2){
mid--;
id1=nums2[j++];
}
if((n1+n2)%==) return id1;
id2=min((j>=n2?INT_MAX:nums2[j]),(i>=n1?INT_MAX:nums1[i]));
return double(id1+id2)*0.5;
}
};

附上二分法的分析过程:

leetcode 4寻找两个有序数组的中位数-LMLPHP

总结一下:

1.   m1<=0时,c1=nums2[m2-1],在4不成立时,c2=min(nums1[m1],nums2[m2]);

2.   m2<=0时,c1=nums1[m1-1],c2=nums2[m2],此时实际上m2=0,m1=n1而且n1=n2=k;

3.   m1>=n1,c2=nums2[m2],在2不成立时,c1=max(nums1[m1-1],nums2[m2-1]);

4.   m2>=n2,c2=nums1[m1],c1=nums2[m2-1],此时实际上m1=0,m2=n2而且n1=n2=k;

因此容易理解的返回可以这么写

//
if(m2<=){//此时m1>=n1成立
c1=nums1[m1-],c2=nums2[m2];
}
//
if(m2>=n2){//此时m1<=0成立
c1=nums2[m2-],c2=nums1[m1];
}
//
if(m1<=){
c1=nums2[m2-],c2=min(nums1[m1],nums2[m2]);
}
//
if(m1>=n1){
c1=max(nums1[m1-],nums2[m2-]),c2=nums2[m2];
} //对于c1,可知当m1<=0成立时应该选nums2[m2-1](2、3),当m2<=0成立时应该选择nums1[m1-1](1),当两个都不成立取两者最大值(4),由于题给条件两者不可能都成立除非nums1,nums2都为空
c1=max(m1<=?INT_MIN:nums1[m1-],m2<=?INT_MIN:nums2[m2-]);
//对于c2,可知当m1>=n1成立时应该选nums2[m2](1、4),当m2>=n2成立时应该选择nums1[m1](2),当两者都不成立时取最小值(3),同样由于提给条件两者不可能都成立;
c2=min(m1>=n1?INT_MAX:nums1[m1],m2>=n2?INT_MAX:nums2[m2]);
05-17 01:13