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)) 。帮我写一段c++代码
时间: 2023-05-18 15:05:36 浏览: 129
题目描述
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))。
示例
示例 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
示例 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
示例 3:
输入:nums1 = [0,0], nums2 = [0,0]
输出:0.00000
示例 4:
输入:nums1 = [], nums2 = [1]
输出:1.00000
示例 5:
输入:nums1 = [2], nums2 = []
输出:2.00000
提示
- nums1.length == m
- nums2.length == n
- 0 <= m <= 1000
- 0 <= n <= 1000
- 1 <= m + n <= 2000
- -106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106
算法1
(二分查找) $O(log(min(m,n)))$
时间复杂度
参考文献
python3 代码
C++ 代码
java 代码
算法2
(暴力枚举) $O(m+n)$
blablabla
时间复杂度
参考文献
C++ 代码
相关问题
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
### 回答1:
中位数是指将一个集合分为两个长度相等的子集,其中一个子集中的元素总是大于另一个子集中的元素。对于给定的两个正序数组,可以将它们合并成一个有序数组,然后找到这个有序数组的中位数。
如果两个数组的长度之和为奇数,中位数就是有序数组中间的那个元素;如果长度之和为偶数,中位数就是有序数组中间两个元素的平均值。
具体实现可以使用归并排序的思想,将两个数组合并成一个有序数组,然后根据长度之和的奇偶性找到中位数。时间复杂度为 O(m+n)。
### 回答2:
题目描述
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。
示例
示例1:
输入:
nums1 = [1,3]
nums2 = [2]
输出:2
示例2:
输入:
nums1 = [1,2]
nums2 = [3,4]
输出:2.5
解释:
合并数组后为 [1,2,3,4],中位数为 (2 + 3) / 2 = 2.5
解法
由于已知nums1和nums2都是正序,所以我们可以分别尝试对两个数组进行二分查找,找到两个数组的中位数对应的位置。
首先,选定两个数组中位数的位置:
- 对于一个长度为n的正序数组,中位数的位置可以是n/2,也可以是(n-1)/2,因为n/2就是中位数所在的位置,但(n-1)/2和n/2的结果是一样的,因为这两个位置对应的两个数的差值对中位数的影响是一样的。
- 所以对于长度为m的nums1和长度为n的nums2,选定中位数的位置应该是(m+n+1)/2和(m+n+2)/2两个位置。
然后,我们对nums1进行二分查找,找到一个位置i,使得:
nums1[i-1] <= nums2[j] && nums2[j-1] <= nums1[i]
我们可以将这个位置i称为“分割线”,分割线左边的元素可以组成一个长度为i+j-1的有序数组,右边的元素可以组成一个长度为m+n-i-j+1的有序数组。
对于奇数的情况,中位数就是分割线左边的元素和分割线右边的元素中较大的那个。
对于偶数的情况,中位数就是分割线左边的元素和分割线右边的元素的平均数。
代码
### 回答3:
首先,我们需要了解中位数的定义。中位数是一组数据中居于中间位置的数,即把一组数从小到大或从大到小排序后,位于中间位置(如果有偶数个数,则取中间两个数的平均值)的数字。因此,要求解这两个正序数组的中位数,我们需要先将它们合并成一个有序数组,然后找出中间位置的数或两个数的平均值。
合并两个有序数组的方法有很多种,这里介绍一种比较简单的方法:使用双指针法,分别指向两个数组的起始位置,逐个比较两个指针所指的数,将较小的数存入一个新数组中,并将指针后移,直到任意一个数组的数被取完,再将剩余的数组中的数依次存入新数组中。最终得到的新数组就是合并后的有序数组。
接下来,我们需要确定中位数的位置。假设两个有序数组的长度分别为 m 和 n,那么它们的中位数要么是第 (m+n)/2 个数,要么是第 (m+n)/2 和 (m+n)/2+1 个数的平均值(当 m+n 为偶数时)。
因此,我们可以使用双指针法,同时遍历两个有序数组,记录已经遍历的数的个数,当遍历到第 (m+n)/2 或 (m+n)/2+1 个数时,就可以得到中位数。
下面是使用双指针法求解两个有序数组的中位数的 Python 代码实现:
```python
class Solution:
def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
m, n = len(nums1), len(nums2)
nums = []
i, j = 0, 0
while i < m and j < n:
if nums1[i] < nums2[j]:
nums.append(nums1[i])
i += 1
else:
nums.append(nums2[j])
j += 1
nums += nums1[i:]
nums += nums2[j:]
k = (m + n) // 2
if (m + n) % 2 == 0:
return (nums[k-1] + nums[k]) / 2
else:
return nums[k]
```
该算法的时间复杂度为 O(m+n),空间复杂度为 O(m+n)。需要注意的是,由于 Python 中整数除法运算会向下取整,因此计算中位数位置时需要使用 (m+n)//2 和 (m+n)//2+1。
用JS实现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 。
好的,这是一道很经典的算法题,需要用到二分查找和数组操作。以下是实现代码:
```javascript
function findMedianSortedArrays(nums1, nums2) {
const m = nums1.length;
const n = nums2.length;
if (m > n) {
return findMedianSortedArrays(nums2, nums1);
}
let left = 0;
let right = m;
while (left <= right) {
const i = Math.floor((left + right) / 2);
const j = Math.floor((m + n + 1) / 2) - i;
const maxLeftA = i === 0 ? -Infinity : nums1[i - 1];
const minRightA = i === m ? Infinity : nums1[i];
const maxLeftB = j === 0 ? -Infinity : nums2[j - 1];
const minRightB = j === n ? Infinity : nums2[j];
if (maxLeftA <= minRightB && maxLeftB <= minRightA) {
if ((m + n) % 2 === 0) {
return (Math.max(maxLeftA, maxLeftB) + Math.min(minRightA, minRightB)) / 2;
} else {
return Math.max(maxLeftA, maxLeftB);
}
} else if (maxLeftA > minRightB) {
right = i - 1;
} else {
left = i + 1;
}
}
}
```
这个函数的时间复杂度是 $O(log(min(m, n)))$,因为每次都能将搜索范围减半。
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