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:
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
提示:
nums1.length == m
nums2.length == n
0 <= m <= 1000
0 <= n <= 1000
1 <= m + n <= 2000
-106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106
先用python怼了个简单粗暴的解法,合并后排序:
class Solution:
def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
l = nums1 + nums2
l.sort()
print(l)
length = len(l)
if length % 2: # 奇数
return l[length // 2]
else:
return (l[length // 2 - 1] + l[length // 2]) / 2
难亿点的思路是,求中位数其实就是求第 k
小的数的一种特殊情况。每次比较两个数组中第 k/2 个数的大小,把不可能的数排除,然后比较剩下的数组...直到 k=1 。
还挺多坑的,改了好几次。
class Solution:
def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
def getK(l1, l2, k):
len1, len2 = len(l1), len(l2)
if len1 > len2:
return getK(l2, l1, k) # 确保nums1是最短的,简化代码
if len1 == 0:
return l2[k-1]
if k == 1:
return min(l1[0], l2[0])
i = min(len1, k//2) - 1
j = min(len2, k//2) - 1
if l1[i] > l2[j]:
return getK(l1[:], l2[j+1:], k-j-1)
else:
return getK(l1[i+1:], l2[:], k-i-1)
len3 = len(nums1)+ len(nums2)
return (getK(nums1, nums2, (len3+1)//2) + getK(nums1, nums2, (len3+2)//2)) * 0.5 # 这样写就不用分奇偶了
标签:return,中位数,length,l2,数组,l1,正序,nums1,nums2 From: https://www.cnblogs.com/Aikoin/p/18182540