帮我用js写一个从两个正序数组中寻找中位数的算法,算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n))
时间: 2023-09-03 21:28:28 浏览: 105
时间复杂度为O(n)的找中位数算法源代码
### 回答1:
好的,我可以回答这个问题。这个问题可以使用二分查找算法来解决。首先,我们将两个数组合并成一个有序数组,然后找到中间的位置,如果数组长度为奇数,则中位数为中间位置的元素,如果数组长度为偶数,则中位数为中间两个位置的元素的平均值。这个算法的时间复杂度为 O(log (m n))。以下是代码示例:
```
function findMedianSortedArrays(nums1, nums2) {
const m = nums1.length;
const n = nums2.length;
if (m > n) {
return findMedianSortedArrays(nums2, nums1);
}
let iMin = ;
let iMax = m;
while (iMin <= iMax) {
const i = Math.floor((iMin + iMax) / 2);
const j = Math.floor((m + n + 1) / 2) - i;
if (j !== && i !== m && nums2[j - 1] > nums1[i]) {
iMin = i + 1;
} else if (i !== && j !== n && nums1[i - 1] > nums2[j]) {
iMax = i - 1;
} else {
let maxLeft = ;
if (i === ) {
maxLeft = nums2[j - 1];
} else if (j === ) {
maxLeft = nums1[i - 1];
} else {
maxLeft = Math.max(nums1[i - 1], nums2[j - 1]);
}
if ((m + n) % 2 === 1) {
return maxLeft;
}
let minRight = ;
if (i === m) {
minRight = nums2[j];
} else if (j === n) {
minRight = nums1[i];
} else {
minRight = Math.min(nums1[i], nums2[j]);
}
return (maxLeft + minRight) / 2;
}
}
}
```
### 回答2:
要编写一个从两个正序数组中寻找中位数的算法,可以使用以下思路:
1. 创建一个辅助函数,用于找到排序数组中第k小的元素。该函数的时间复杂度应为O(log(n)),其中n是数组的长度。
2. 定义一个新的辅助函数,用于找到两个数组中的中位数。该函数的时间复杂度应为O(log(mn)),其中m和n分别是两个数组的长度。
3. 在新的辅助函数中,首先计算两个数组的总长度totalLength。
4. 根据totalLength的奇偶性判断中位数的位置。
5. 如果totalLength为奇数,中位数的位置为(totalLength + 1) / 2;如果totalLength为偶数,中位数的位置为(totalLength / 2)和(totalLength / 2) + 1。
6. 使用辅助函数找到第k小的元素,其中k为计算得出的中位数的位置。
7. 根据数组的长度和位置判断第k小的元素应来自哪个数组。
8. 根据第k小的元素和数组的长度,找到第k+1小的元素。
9. 如果totalLength为奇数,则中位数为第k小的元素;如果totalLength为偶数,则中位数为第k小和第k+1小的元素的平均值。
下面是使用JavaScript编写的示例代码:
```javascript
function findKthElement(nums1, nums2, k) {
let m = nums1.length, n = nums2.length;
if (m > n) { // 保证数组1的长度小于等于数组2的长度
[nums1, nums2] = [nums2, nums1];
[m, n] = [n, m];
}
if (m === 0) {
return nums2[k - 1];
}
if (k === 1) {
return Math.min(nums1[0], nums2[0]);
}
let i = Math.min(m, Math.floor(k / 2));
let j = Math.min(n, Math.floor(k / 2));
if (nums1[i - 1] > nums2[j - 1]) {
return findKthElement(nums1, nums2.slice(j), k - j);
} else {
return findKthElement(nums1.slice(i), nums2, k - i);
}
}
function findMedianSortedArrays(nums1, nums2) {
let totalLength = nums1.length + nums2.length;
if (totalLength % 2 === 1) { // 奇数
return findKthElement(nums1, nums2, Math.floor(totalLength / 2) + 1);
} else { // 偶数
let left = findKthElement(nums1, nums2, Math.floor(totalLength / 2));
let right = findKthElement(nums1, nums2, Math.floor(totalLength / 2) + 1);
return (left + right) / 2;
}
}
// 测试样例
let nums1 = [1, 3, 5, 7];
let nums2 = [2, 4, 6, 8];
console.log(findMedianSortedArrays(nums1, nums2)); // 输出 4.5
```
这个算法的时间复杂度为O(log(mn)),其中m和n分别为两个数组的长度。最坏情况下,算法需要进行O(log(m + n))次递归调用。
### 回答3:
要用 JavaScript 实现一个对两个正序数组查找中位数的算法,可以采用二分查找的方法,以保证算法的时间复杂度为 O(log(mn))。
首先,我们需要将两个正序数组合并,并按照升序排列。可以使用 JavaScript 的 concat() 方法将两个数组合并,再使用 sort() 方法按照升序排列。
接下来,为了找到中位数,我们需要知道合并后数组的长度。可以使用 JavaScript 的 length 属性获取数组的长度。假设合并后数组的长度为 length。
如果 length 为偶数,则中位数为合并后数组的第 length / 2 项与第 length / 2 + 1 项的平均值。
如果 length 为奇数,则中位数为合并后数组的第 (length + 1) / 2 项。
代码示例如下:
```
function findMedian(nums1, nums2) {
let mergedArray = nums1.concat(nums2).sort((a, b) => a - b);
let length = mergedArray.length;
if (length % 2 === 0) {
return (mergedArray[length / 2 - 1] + mergedArray[length / 2]) / 2;
} else {
return mergedArray[(length + 1) / 2 - 1];
}
}
```
其中,nums1 和 nums2 分别为两个正序数组。
以上就是用 JavaScript 编写的从两个正序数组中寻找中位数的算法。
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