英文原题
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)).
You may assume nums1 and nums2 cannot be both empty.
Example 1:
nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
The median is 2.0
Example 2:
nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]
The median is (2 + 3)/2 = 2.5
中文翻译
给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。
请你找出这两个有序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。
示例 1:
nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
则中位数是 2.0
示例 2:
nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]
则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5
解析看这个讲的很详细 c++
class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums1.size();
int m = nums2.size();
if (n > m)return findMedianSortedArrays(nums2, nums1);//传参小大数组
int start_pos = 0;//起点
int end_pos = 2 * n;//终点
int LMax1=0, RMin1=0, LMax2=0, RMin2=0;
while(start_pos <= end_pos)//没有找到中位数就一直循环
{
int c1 = (start_pos + end_pos) / 2;//中间数的下标
int c2 = m + n - c1;//剩下的位置
LMax1 = c1> 0 ? nums1[(c1-1)/2] : INT_MIN;//赋值并判断
RMin1 = c1 < 2 * n ? nums1[c1/2] : INT_MAX;
LMax2 = c2 > 0 ? nums2[(c2-1)/2] : INT_MIN;
RMin2 = c2 < 2 * m ? nums2[c2/2] : INT_MAX;
if (LMax1 > RMin2)end_pos = c1 - 1;
else if(LMax2 > RMin1)start_pos = c1 + 1;
else break;
}
return (max<long>(LMax1, LMax2) + min<long>(RMin1, RMin2)) / 2.0;//返回中间那个值
}
};
#define max(a,b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))
#define min(a,b) (((a) < (b)) ? (a) : (b))
class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums1.size();
int m = nums2.size();
if (n > m) //保证数组1一定最短
{
return findMedianSortedArrays(nums2, nums1);
}
// Ci 为第i个数组的割,比如C1为2时表示第1个数组只有2个元素。LMaxi为第i个数组割后的左元素。RMini为第i个数组割后的右元素。
int LMax1, LMax2, RMin1, RMin2, c1, c2, lo = 0, hi = 2 * n; //我们目前是虚拟加了'#'所以数组1是2*n长度
while (lo <= hi) //二分
{
c1 = (lo + hi) / 2; //c1是二分的结果
c2 = m + n - c1;
LMax1 = (c1 == 0) ? INT_MIN : nums1[(c1 - 1) / 2];
RMin1 = (c1 == 2 * n) ? INT_MAX : nums1[c1 / 2];
LMax2 = (c2 == 0) ? INT_MIN : nums2[(c2 - 1) / 2];
RMin2 = (c2 == 2 * m) ? INT_MAX : nums2[c2 / 2];
if (LMax1 > RMin2)
hi = c1 - 1;
else if (LMax2 > RMin1)
lo = c1 + 1;
else
break;
}
return (max(LMax1, LMax2) + min(RMin1, RMin2)) / 2.0;
}
};
