39. Median of Two Sorted Arrays

题目

There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively.

Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)).

Example 1:

nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]

The median is 2.0

Example 2:

nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]

The median is (2 + 3)/2 = 2.5

频度： 3

解题之法

class Solution {
public:
    int getkth(int s[], int m, int l[], int n, int k){
        // let m <= n
        if (m > n) 
            return getkth(l, n, s, m, k);
        if (m == 0)
            return l[k - 1];
        if (k == 1)
            return min(s[0], l[0]);

        int i = min(m, k / 2), j = min(n, k / 2);
        if (s[i - 1] > l[j - 1])
            return getkth(s, m, l + j, n - j, k - j);
        else
            return getkth(s + i, m - i, l, n, k - i);
        return 0;
    }
    
    double findMedianSortedArrays(int A[], int m, int B[], int n) {
        int l = (m + n + 1) >> 1;
        int r = (m + n + 2) >> 1;
        return (getkth(A, m ,B, n, l) + getkth(A, m, B, n, r)) / 2.0;
    }
};

分析

该方法的核心是将原问题转变成一个寻找第k小数的问题（假设两个原序列升序排列），这样中位数实际上是第(m+n)/2小的数。所以只要解决了第k小数的问题，原问题也得以解决。

首先假设数组A和B的元素个数都大于k/2，我们比较A[k/2-1]和B[k/2-1]两个元素，这两个元素分别表示A的第k/2小的元素和B的第k/2小的元素。这两个元素比较共有三种情况：>、<和=。如果A[k/2-1]<B[k/2-1]，这表示A[0]到A[k/2-1]的元素都在A和B合并之后的前k小的元素中。换句话说，A[k/2-1]不可能大于两数组合并之后的第k小值，所以我们可以将其抛弃。

当A[k/2-1]>B[k/2-1]时存在类似的结论。

当A[k/2-1]=B[k/2-1]时，我们已经找到了第k小的数，也即这个相等的元素，我们将其记为m。由于在A和B中分别有k/2-1个元素小于m，所以m即是第k小的数。(这里可能有人会有疑问，如果k为奇数，则m不是中位数。这里是进行了理想化考虑，在实际代码中略有不同，是先求k/2，然后利用k-k/2获得另一个数。)

通过上面的分析，我们即可以采用递归的方式实现寻找第k小的数。此外我们还需要考虑几个边界条件：

• 如果A或者B为空，则直接返回B[k-1]或者A[k-1]；
• 如果k为1，我们只需要返回A[0]和B[0]中的较小值；
• 如果A[k/2-1]=B[k/2-1]，返回其中一个；

当然还有思维上更为简单的方法：
用两个指针分别遍历两个数组，同时计数，直到遍历到（m+n）/2时停止。