LeetCode-4 寻找两个有序数组的中位数

作者: 编程半岛 | 来源:发表于2019-05-25 21:17 被阅读0次
  • 题目:4. 寻找两个有序数组的中位数
  • 难度:困难
  • 分类:数组
  • 解决方案:二分查找、分治算法

今天我们学习第4题寻找两个有序数组的中位数,这是我们遇到的第一个困难题。这个题目很新颖,需要打破常规思维去思考。下面我们看看这道题的题目描述。

题目描述

给定两个大小为mn的有序数组nums1nums2
请你找出这两个有序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为O(log(m + n))
你可以假设nums1nums2不会同时为空。
示例1:

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

则中位数是 2.0

示例2:

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

则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5

分析

从题目可以知道,需要让我们在两个有序数组中找中位数。我们先分析一个有序数组的中位数,当有序数组的个数为奇数时,如nums=[1, 2, 3, 4, 5],该数组的中位数为nums[2]=3;当有序数组的个数为偶数时,如nums=[1, 2, 3, 4, 5, 6],该数组的中位数为(nums[2]+nums[3])/2=3.5。如图1所示,我们用同一公式可求出任意个数有序数组的中位数。

图1.中位数求解思路

理解一个有序数组中位数求解过程后,对于两个有序数组来说,我们只要找出第(m+n+1)/2大的数和第(m+n+2)/2大的数,然后求平均数即可。注意这里的第(m+n+1)/2大的数中mn分别指两个数组的大小,m+n如图1中的muns.length,第(m+n+1)/2大的数是指我们假设这两个数组组合成一个有序数组后找出第(m+n+1)/2大的数(这里为什么没有像图1中进行减1?因为我们这里说的第几大的数下标是从1开始的;而图1中需要减1是因为使用的数组,下标是从0开始的)。

接下来我们在这两个有序数组中找到第(m+n+1)/2大的数和第(m+n+2)/2大的数,抽象后可表述为在两个有序数组中找第k大的数。由于题目要求我们的时间复杂度为O(log(m+n)),我们很容易联想到二分查找。当查找时,我们还需要考虑一些特殊情况:
(1) 当某个数组查找的起始位置大于等于该数组长度时,说明这个数组中的所有数已经被淘汰,则只需要在另一个数组找查找即可
(2)如果k=1时,即需要查找第一个数,则找到两个数组起始位置中最小的那个即可。处理完特殊情况后,我们来分析一般情况。这里所说的二分是指对数组的大小进行二分还是指对k进行二分。
以前我们对一维数组进行二分查找时,一般都是对数组大小进行二分,而这里需要对k进行二分。意思是,我们需要在两个数组查找第k/2大的数,由于这两个数组的长度不定,有可能存在有一个数组中没有第k/2大的数,如果没有则赋值为整型最大值。对于查找的具体过程,详见java代码。

class Solution {
    public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        int m = nums1.length, n = nums2.length;
        int l = (m + n + 1) / 2;
        int r = (m + n + 2) / 2;
        return (getKth(nums1, 0, nums2, 0, l) + getKth(nums1, 0, nums2, 0, r)) / 2.0;
    }
    
    // 在两个有序数组中二分查找第k大元素
    private int getKth(int[] nums1, int start1, int[] nums2, int start2, int k){
        // 特殊情况(1),分析见正文部分
        if(start1 > nums1.length-1) return nums2[start2 + k - 1];
        if(start2 > nums2.length-1) return nums1[start1 + k - 1];
        // 特征情况(2),分析见正文部分
        if(k == 1) return Math.min(nums1[start1], nums2[start2]);
        
        // 分别在两个数组中查找第k/2个元素,若存在(即数组没有越界),标记为找到的值;若不存在,标记为整数最大值
        int nums1Mid = start1 + k/2 - 1 < nums1.length ? nums1[start1 + k/2 - 1] : Integer.MAX_VALUE;
        int nums2Mid = start2 + k/2 - 1 < nums2.length ? nums2[start2 + k/2 - 1] : Integer.MAX_VALUE;
        
        // 确定最终的第k/2个元素,然后递归查找
        if(nums1Mid < nums2Mid)
            return getKth(nums1, start1 + k/2, nums2, start2, k-k/2);
        else
            return getKth(nums1, start1, nums2, start2 + k/2, k-k/2);
    }
}

提交结果.png

整个算法流程的时间复杂度为O(log(m+n)),空间复杂度为O(1)

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参考链接

4. 寻找两个有序数组的中位数

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