数据结构算法：线性表元素循环左移与求中位数

"该资源是一道关于数据结构与算法的题目，主要涉及线性表的顺序表示和元素的循环左移操作。同时提到了求两个线性表中位数的问题。" 在这道题目中，核心知识点是数据结构的线性表和数组的操作，以及高效的算法设计。 首先，线性表的顺序表示是指数据元素按线性顺序存储在一维数组中，便于进行查找和修改操作。题目要求将数组中的元素循环左移p个位置，这是一种常见的数组操作，常用于数据处理和排序算法中。 对于循环左移问题，提供了两种解决方案。第一种方法利用了三次逆置操作，首先逆置数组的前p个元素，再逆置剩余的n-p个元素，最后逆置整个数组。逆置操作可以通过双指针交换来实现，时间复杂度为O(n)，因为每个元素只参与一次交换，而空间复杂度为O(1)，因为它只需要常数级别的额外空间。 第二种方法则使用了一个大小为p的辅助数组S，将原数组的前p个元素存储到S中，然后将原数组剩下的元素左移p个位置，最后将S中的元素放回原数组的末尾。这种方法的时间复杂度也是O(n)，但空间复杂度提高到了O(p)，因为需要额外的空间来存储p个元素。 接着，题目还涉及到了求两个等长升序序列的中位数问题。中位数是指在一个数列中处于中间位置的数值，当数列长度为奇数时，中位数是中间的那个数；当数列为偶数时，中位数是中间两个数的平均值。对于两个等长升序序列A和B，它们的合并序列的中位数即为A和B所有元素组成的升序序列的中位数。 解决这个问题的一种策略是首先将两个序列合并成一个升序序列，然后找到这个序列的中位数。如果序列长度为奇数，直接找出中间元素；如果为偶数，取中间两个元素的平均值。这种方法的时间复杂度主要取决于序列的合并和排序，通常是O(n log n)，其中n是序列的长度，空间复杂度为O(n)，因为需要额外的空间来存储合并后的序列。 该题目的核心知识点包括：线性表的顺序存储、数组的循环左移操作、高效算法设计、逆置操作的实现以及中位数的计算。这些知识点都是数据结构和算法学习中的基础且重要的部分。