题目
Median of Two Sorted Arrays Total Accepted: 4990 Total Submissions: 30805My Submissions
There are two sorted arrays A and B 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)).
题意
有两个大小为m和n的已经排序的数组A,B。找到两个已排序的数组的中位数。总的运行时间复杂度应为O(log(M + N))。
思路一
这是一道非常经典的题。这题更通用的形式是,给定两个已经排序好的数组,找到两者所有元素中第 k 大的元素。O(m + n) 的解法比较直观,直接 merge 两个数组,然后求第 k 大的元素。不过我们仅仅需要第 k 大的元素,是不需要“排序”这么复杂的操作的。可以用一个计数器,记录当前已经找到第 m 大的元素了。同时我们使用两个指针 pA 和 pB,分别指向 A 和 B 数组的第一个元素,使用类似于 merge sort 的原理,如果数组 A 当前元素小,那么 pA++,同时 m++;如果数组 B 当前元素小,那么 pB++,同时 m++。最终当 m 等于 k 的时候,就得到了我们的答案,O(k)时间,O(1) 空间。但是,当 k 很接近 m + n 的时候,这个方法还是 O(m + n) 的。
代码一
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* 日期:2015-04-03
* 作者:SJF0115
* 题目: 两个排序数组的中位数
* 来源:百度
* 博客:
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#include <iostream>
#include <vector>
#include <climits>
using namespace std;
double MedianSortArray(vector<int> num1,vector<int> num2){
int size1 = num1.size();
int size2 = num2.size();
if(size1 == 0 && size2 == 0){
return -1;
}//if
// 中位数
int mid = (size1 + size2 + 1) / 2 + 1;
// mid1 mid2记录中间两位
int a,b,mid1 = 0,mid2 = 0;
int i = 0,j = 0,count = 0;
// 寻找中位数
while(i < size1 || j < size2){
++count;
a = i < size1 ? num1[i] : INT_MAX;
b = j < size2 ? num2[j] : INT_MAX;
mid1 = mid2;
if(a < b){
++i;
mid2 = a;
}//if
else{
++j;
mid2 = b;
}//else
if(count == mid){
// 奇数
if((size1 + size2) & 1){
return mid1;
}
return (mid1 + mid2) / 2.0;
}//if
}//while
}
int main(){
vector<int> num1 = {1,4,8};
vector<int> num2 = {3,5};
cout<<MedianSortArray(num1,num2)<<endl;
return 0;
}
思路二
有没有更好的方案呢?我们可以考虑从 k 入手。如果我们每次都能够删除一个一定在第 k 大元素之前的元素,那么我们需要进行 k 次。但是如果每次我们都删除一半呢?由于 A 和 B 都是有序的,我们应该充分利用这里面的信息,类似于二分查找,也是充分利用了“有序”。假设 A 和 B 的元素个数都大于 k/2,我们将 A 的第 k/2 个元素(即 A[k/2-1])和 B 的第 k/2个元素(即 B[k/2-1])进行比较,有以下三种情况(为了简化这里先假设 k 为偶数,所得到的结论对于 k 是奇数也是成立的):
A[k/2-1] == B[k/2-1]
A[k/2-1] > B[k/2-1]
A[k/2-1] < B[k/2-1]
如果 A[k/2-1] < B[k/2-1],意味着 A[0] 到 A[k/2-1 的肯定在 A [ B 的 top k 元素的范围内,换句话说,A[k/2-1 不可能大于 A [ B 的第 k 大元素。留给读者证明。因此,我们可以放心的删除 A 数组的这 k/2 个元素。同理,当 A[k/2-1] > B[k/2-1] 时,可以删除 B 数组的 k/2 个元素。当 A[k/2-1] == B[k/2-1] 时,说明找到了第 k 大的元素,直接返回 A[k/2-1] 或 B[k/2-1]即可。因此,我们可以写一个递归函数。那么函数什么时候应该终止呢?
当 A 或 B 是空时,直接返回 B[k-1] 或 A[k-1];
当 k=1 是,返回 min(A[0], B[0]);
当 A[k/2-1] == B[k/2-1] 时,返回 A[k/2-1] 或 B[k/2-1]
代码
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* 日期:2014-01-16
* 作者:SJF0115
* 题目: 4.Median of Two Sorted Arrays
* 来源:http://oj.leetcode.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/
* 结果:AC
* 来源:LeetCode
* 总结:
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#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
class Solution {
public:
//求中位数
double findMedianSortedArrays(int A[], int m, int B[], int n) {
int total = (m + n);
//判断奇偶性
if(total &0x1){
return find_kth(A,m,B,n,total/2+1);
}
else{
double a = find_kth(A,m,B,n,total/2);
double b = find_kth(A,m,B,n,total/2+1);
return (a + b) / 2;
}
}
private:
//求第k个元素
static double find_kth(int A[], int m, int B[], int n, int k) {
if (m > n) {
return find_kth(B, n, A, m, k);
}
if (m == 0) {
return B[k - 1];
}
if (k == 1) {
return min(A[0], B[0]);
}
//++
int pa = min(k / 2, m);
int pb = k - pa;
//删除A数组的pa个
if (A[pa - 1] < B[pb - 1]) {
return find_kth(A + pa, m - pa, B, n, k - pa);
}
//删除B数组的pb个
else if (A[pa - 1] > B[pb - 1]) {
return find_kth(A, m, B + pb, n - pb, k - pb);
}
//A[pa - 1] = B[pb - 1] 则A[pa - 1],B[pb - 1]为第k个
else {
return A[pa - 1];
}
}
};
int main() {
double result;
Solution solution;
//int A[] = {1,4,6,7,9,17};
//int B[] = {2,3,5,8,11,14};
int A[] = {};
int B[] = {1};
result = solution.findMedianSortedArrays(A,0,B,1);
printf("Result:%lf\n",result);
return 0;
}
[LeetCode]4.Median of Two Sorted Arrays
原文地址:http://blog.csdn.net/sunnyyoona/article/details/44853027