• 作者:老汪软件技巧
  • 发表时间:2024-10-09 07:00
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难度:困难;

题目:

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 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:

_正序数组的中位数_数组算法位数找正序中最大值

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

解题思路:

要找到两个已排序数组的中位数,并保证时间复杂度为O(log(m+n)),我们可以采用一种叫做“二分查找”的方法,但这次是在两个数组的合并空间上进行,即在m+n个元素上进行二分查找。不过,直接在m+n个元素上进行二分查找会比较困难,因此我们采取了一种更巧妙的方法,即在较小的数组上进行二分查找,这样可以简化问题。

确定较小的数组:如果数组nums1比nums2大,那么就交换它们的位置,这样可以确保我们总是在较小的数组上进行操作。初始化边界:设置二分查找的边界,low为0,high为较小数组的长度。二分查找:

4.计算中位数:

JavaScript代码实现:

var findMedianSortedArrays = function(nums1, nums2) {
    if (nums1.length > nums2.length) {
        return findMedianSortedArrays(nums2, nums1);
    }
    const x = nums1.length, y = nums2.length;
    let low = 0, high = x;
    while (low <= high) {
        const partitionX = Math.floor((low + high) / 2);
        const partitionY = Math.floor((x + y + 1) / 2) - partitionX;
        const maxLeftX = (partitionX === 0) ? Number.NEGATIVE_INFINITY : nums1[partitionX - 1];
        const minRightX = (partitionX === x) ? Number.POSITIVE_INFINITY : nums1[partitionX];
        const maxLeftY = (partitionY === 0) ? Number.NEGATIVE_INFINITY : nums2[partitionY - 1];
        const minRightY = (partitionY === y) ? Number.POSITIVE_INFINITY : nums2[partitionY];
        if (maxLeftX <= minRightY && maxLeftY <= minRightX) {
            if ((x + y) % 2 === 0) {
                return (Math.max(maxLeftX, maxLeftY) + Math.min(minRightX, minRightY)) / 2;
            } else {
                return Math.max(maxLeftX, maxLeftY);
            }
        } else if (maxLeftX > minRightY) {
            high = partitionX - 1;
        } else {
            low = partitionX + 1;
        }
    }
    throw new Error("Input arrays are not sorted");
};