这个题目真的抽象
题目描述
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。
中位数需要满足两个条件:
1.左侧和右侧数量相等
2.比左侧数的最大值大,比右侧数最小值小
因此当我们在某个数组中找到某个位置i之后,由于性质1,它在另一个数组中的位置j也确定下来了,0~i与0~j的元素个数和要等于i+1~end和j+1~end的元素个数和(当然这是在偶数情况下,奇数情况下会相差1)
此时如果满足性质2,则我们要找的中位数的位置就确定下来了。
现在假设在A中找到了位置i,如果此时满足max(A[i-1],B[j-1])<=min(A[i],B[i]),则这个位置就一定是中位数的分界点,因为max(~)代表左侧数组的最大值,min(~)代表右侧数组的最小值,如果左侧最大的小于右侧最小的,则这个分界位置一定是中位数的分界线。
我们让i为“空隙”而不是真正指向的数,意思就是i是A[i-1]与A[i]间的位置而不是A[i]或A[i-1],这样,对于一个有m个数的数组,共有m+1个划分位置。
对于另一个数组中的j,我们由i+j=m-i+n-j =======>j=(m+n)/2-i;(i代表i左侧有i个数,j代表j左侧有j个数;m-i代表i+1~m间共有m-i个数,n-j代表j+1~n间共有n个数)
这个公式当然不能适应于所有情况,当m+n为偶数时,这个公式刚好能把两组数分成大小相等的两堆,但当m+n为奇数时,左侧堆一定会比右侧堆少1个。
但这并不要紧,因为要找的只是i的位置,即使奇数时左侧堆比右侧的堆少一个,我们用if else来分情况讨论就好了。
另外,i一定是数组个数少的那个数组的索引,因为如果i是长数组的索引,则j=(m+n)/2-i可能小于0。
在得到这个思路后,我们可以用二分法来解决这个问题。
当B[j-1]>A[i]时,说明i取的太小,应该将i增大,令low=i+1;
当A[i-1]>B[j]时,说明j取的太大,应该缩小i,令high=i-1;
另外对于边界情况,比如i=0时,起始这时i-1已经不存在了,只要比较B[j-1]与A[i]就好了。
当找到i位置后,进行分类讨论即可。
class Solution { public: double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { if(nums1.empty()||nums2.empty()) { auto& arr=nums1.empty()?nums2:nums1; int l=0,h=arr.size()-1; int i=(l+h)/2; if(arr.size()%2==0) { return ((double)arr[i]+(double)arr[i+1])/(double)2; } else { return arr[i]; } } auto& sarr=nums1.size()>nums2.size()?nums2:nums1; auto& larr=(sarr==nums2)?nums1:nums2; int l=0,h=sarr.size(); int i=(l+h)/2; while(l<h) { int j=(nums1.size()+nums2.size())/2-i; if(i==0) { int val=larr[j-1]; if(val<=sarr[i]) break; else l=i+1; } else if(i==sarr.size()) { int lvs=sarr[i-1]; if(lvs<=larr[j]) break; else h=l-1; } else { int lvs=sarr[i-1]; int rvs=sarr[i]; int lvl=larr[j-1]; int rvl=larr[j]; if((lvs<=rvl)&&(lvl<=rvs)) break; else if(lvs>rvl) h=i-1; else l=i+1; } i=(l+h)/2; } i=(l+h)/2; int len=nums1.size()+nums2.size(); int j=(nums1.size()+nums2.size())/2-i; double ans; if(i==0) { if(len%2==0) { double rv=(j==larr.size())?sarr[i]:min(sarr[i],larr[j]); ans=(rv+(double)larr[j-1])/2; } else { ans=min((double)sarr[i],(double)larr[j]); } } else if(i==sarr.size()) { if(len%2==0) { double lv=(j==0)?sarr[i-1]:max(sarr[i-1],larr[j-1]); ans=(lv+(double)larr[j])/2; } else { ans=max((double)sarr[i-1],(double)larr[j]); } } else { if(len%2==0) { ans=(max((double)sarr[i-1],(double)larr[j-1]) +min((double)sarr[i],(double)larr[j]))/2; } else { ans=min((double)sarr[i],(double)larr[j]); } } return ans; } };