java解题:给定两个大小分别为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。 测试用例 举例1: 输入:nums1 = [1,3], nums2 = [2] 输出:2.00000 解释:合并数组 = [1,2,3] ,中位数 2 举例2:输入:nums1 = [1,2], nums2 = [3,4] 输出:2.50000 解释:合并数组 = [1,2,3,4] ,中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5 ,代码把详细注释添加上
时间: 2024-01-22 19:03:03 浏览: 23
以下是Java代码实现,注释详细说明了算法的思路和具体实现细节:
```
public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
int m = nums1.length;
int n = nums2.length;
// 确保数组1的长度小于等于数组2的长度
if (m > n) {
int[] temp = nums1;
nums1 = nums2;
nums2 = temp;
int tmp = m;
m = n;
n = tmp;
}
// i为数组1的分割线左侧元素的个数,j为数组2的分割线左侧元素的个数
int iMin = 0, iMax = m, halfLen = (m + n + 1) / 2;
while (iMin <= iMax) {
int i = (iMin + iMax) / 2;
int j = halfLen - i;
// i太小,需要增大
if (i < iMax && nums2[j - 1] > nums1[i]) {
iMin = i + 1;
}
// i太大,需要减小
else if (i > iMin && nums1[i - 1] > nums2[j]) {
iMax = i - 1;
}
// i刚好合适
else {
// 分别找到左侧的最大值和右侧的最小值
int maxLeft = 0;
if (i == 0) {
maxLeft = nums2[j - 1];
} else if (j == 0) {
maxLeft = nums1[i - 1];
} else {
maxLeft = Math.max(nums1[i - 1], nums2[j - 1]);
}
if ((m + n) % 2 == 1) {
return maxLeft;
}
int minRight = 0;
if (i == m) {
minRight = nums2[j];
} else if (j == n) {
minRight = nums1[i];
} else {
minRight = Math.min(nums1[i], nums2[j]);
}
return (maxLeft + minRight) / 2.0;
}
}
return 0.0;
}
```
该算法的时间复杂度为 O(log (m+n)),因为每次循环都将搜索范围缩小一半,直到找到中位数位置。