【中位数问题】现有两个已升序排列的数组𝒌𝜌其规模分别为𝒌𝜌试设计一个算法去确定𝒌𝚄所有元素的中位数。请给出该算法的c++代码描述。要求:算法的渐近时间复杂度为𝐨log(𝐠+ 𝐩),需要良好的代码风格
时间: 2024-04-07 16:30:16 浏览: 12
对于两个已升序排列的数组,我们可以使用归并排序的思想来求解中位数。具体步骤如下:
1. 定义一个函数 `findMedian`,参数为两个已排序数组 `arr1` 和 `arr2`,以及它们的大小 `m` 和 `n`。
2. 根据数组的大小,计算中位数所在位置的索引 `medianIndex`,如果 `(m + n) % 2 == 0`,则中位数为 `(arr[medianIndex] + arr[medianIndex - 1]) / 2.0`,否则中位数为 `arr[medianIndex]`。
3. 定义两个指针 `i` 和 `j`,分别指向 `arr1` 和 `arr2` 的起始位置。
4. 在循环中,比较指针所指向的元素,将较小的元素放入一个新的数组 `mergedArr` 中,并将指针向后移动一位。
5. 循环结束后,如果还有剩余元素未加入 `mergedArr`,将其依次添加到末尾。
6. 根据 `medianIndex` 的值,返回中位数。
下面是相应的C++代码描述:
```cpp
double findMedian(int arr1[], int arr2[], int m, int n) {
int medianIndex = (m + n - 1) / 2;
int i = 0, j = 0;
int mergedArr[m + n];
while (i < m && j < n) {
if (arr1[i] < arr2[j]) {
mergedArr[i + j] = arr1[i];
i++;
} else {
mergedArr[i + j] = arr2[j];
j++;
}
}
while (i < m) {
mergedArr[i + j] = arr1[i];
i++;
}
while (j < n) {
mergedArr[i + j] = arr2[j];
j++;
}
if ((m + n) % 2 == 0) {
return (mergedArr[medianIndex] + mergedArr[medianIndex + 1]) / 2.0;
} else {
return mergedArr[medianIndex];
}
}
```
希望以上代码能满足您的需求。如果有任何疑问,请随时向我提问!