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
大致意思:给定两个排好序的数组nums1和nums2,两个数组的大小分别为m和n,找出这两个数组的中位数。要求总体运行时间复杂度为:O(log(m+n))。
常规解法:因为两个数组都是有序的,可以对两个数组进行merge合并,合并完成后仍然是有序的。对合并完成后的数组长度进行判断,因为求的是中位数,如果是偶数取中间两个数字的平均数,如果是奇数,取中间的那个数。(下面第一个是自己实现merge算法)
class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int i=0,j=0,k=0;
int len1=nums1.size();
int len2=nums2.size();
vector<int> all;
while(i<len1 && j<len2)
{
if(nums1[i]<nums2[j])
{
all.push_back(nums1[i++]);
}
else
{
all.push_back(nums2[j++]);
}
}
while(i<len1)
{
all.push_back(nums1[i++]);
}
while(j<len2)
{
all.push_back(nums2[j++]);
}
int avg=(len1+len2)/2;
if((len1+len2)%2==0)
{
return (double)(all[avg-1]+all[avg])/2;
}
else
{
return all[avg];
}
}
};
其它解法:这个方法思想同上。只是这里的merge算法是用STL标准模板库的merge方法,效率应该会更高点。
class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
vector<int> nums3(nums1.size()+nums2.size());
merge(nums1.begin(),nums1.end(),nums2.begin(),nums2.end(),nums3.begin());
int s=nums3.size();
if(s%2==0)
{
return (double)(nums3[s/2-1]+nums3[s/2])/2;
}
else
{
return (double)(nums3[(s+1)/2-1]);
}
}
};