[4][困难][二分][双指针] 寻找两个正序数组的中位数

题目描述

给定两个大小分别为 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

提示：

nums1.length == m
nums2.length == n
0 <= m <= 1000
0 <= n <= 1000
1 <= m + n <= 2000
-106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106

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？

解题思路

遍历

nums1, nums2两个数组都是排好序的, 因此在确定中位数需要遍历多少个位数之后, 使用双指针遍历两个数组, 找到最中间的一个数或两个数.

如果nums1和nums2的长度分别为n和m, 则需要遍历(n + m) // 2 + 1次. 考虑到奇偶的区别, 在遍历过程中保存中间的两个数字left和right. right记录当前轮次得到的最小值, left记录上一轮的最小值. 在输出时根据两个数组总长度的奇偶性选择输出right还是(left + right) / 2.

每一轮迭代的过程分为以下几步:

更新left, 将上一步得到的right赋值给left
求出两个数组中, 当前指针对应的最小值, 就是整体的下一个最小值, 赋值给right
将上一步找到更小值的指针向后移一位

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
        n, m = len(nums1), len(nums2)
        index_mid, b_min = (n + m) // 2, (n + m) % 2

        left = right = -1
        first = second = 0
        for _ in range(index_mid + 1):
            left = right
            if first == n:
                right = nums2[second]
                second += 1
            elif second == m:
                right = nums1[first]
                first += 1
            elif nums1[first] <= nums2[second]:
                right = nums1[first]
                first += 1
            else:
                right = nums2[second]
                second += 1

        return right if b_min else (left + right) / 2.0

算法的时间复杂度为 $O(N + M)$ .

二分

二分方法的时间复杂度为 $O(\log(m+n))$ . 思路是将原始问题转换为寻找第k小的元素. 如果 $m+n$ 长度为奇数, 求第 $\lfloor (m+n) / 2 \rfloor + 1$ 小的元素; 如果为偶数, 求第 $\lfloor (m+n) / 2 \rfloor$ 小的元素以及第 $\lfloor (m+n) / 2 \rfloor + 1$ 小的元素的平均值.

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
        n, m = len(nums1), len(nums2)
        total_length = n + m

        def get_k_th(k):
            first = second = 0  # 指针
            while 1:
                if first == n:
                    return nums2[second + k - 1]
                elif second == m:
                    return nums1[first + k - 1]
                elif k == 1:
                    return min(nums1[first], nums2[second])

                rad = k // 2 - 1
                next_first = min(n - 1, first + rad)
                next_second = min(m - 1, second + rad)

                if nums1[next_first] <= nums2[next_second]:
                    k -= (next_first - first + 1)
                    first = next_first + 1
                else:
                    k -= (next_second - second + 1)
                    second = next_second + 1

        if (n + m) % 2:
            return get_k_th(total_length // 2 + 1)
        else:
            return (get_k_th(total_length // 2) + get_k_th(total_length // 2 + 1)) / 2.0

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