1.reference
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https://github.com/soulmachine/leetcode
2.解題思路
以下均假設A[0…m-1],B[0…n-1];
1)O(n)
假設A,B均以降序排列,聲明兩個指針p,q。p指向A[0], q指向B[0]。再來一個count=0,用來表示當前已經到第count大了。然後指針開始遊,如果*p > *q,則p++, count++;如果*p < *q,則q++, count++;而如果相等,兩個遊標選一個走即可,同時count++。最後當count==k時,就找到了所有元素的第K大了。
2)O(log(n))
上面O(n)的做法是一個一個剪,而這裏,就是一半一半地剪。爲了方便理解,這裏就是求兩個數組的第K小元素(原理是一樣的,第K小即爲第(m+n-k)大嘛),且A,B均以升序排列。因爲A, B數組均已排好序,所以有如下結論(假設K爲偶數,奇數同理)。
1’ A[] 或 B[] 中有個爲空,則直接B[k-1]或A[k-1];
2’ 假設m,n>=k/2 (如果不滿足,則下標取自己的上限即可)
- 1.A[k/2-1] < B[k/2-1]:刪除A[0…k/2-1],第k小肯定不在裏面。因爲AUB之後,A[0…k/2-1]內的所有元素均在B[k/2-1]此元素之前,而兩組數據個數總和才爲k個。
- 2.A[k/2-1] > B[k/2-1]:刪除B[0…k/2-1],第k小肯定不在裏面。理由同上。
- 3.A[k/2-1] = B[k/2-1]:找到了第k小,即爲A[k/2-1]=B[k/2-1]。
因此,由上述條件我們可以推出利用遞歸函數解決問題是極爲方便的。遞歸過程及結束條件如下所示(設m < n,暫不防禦型編程)
- 1.如果m=0,則return B[k-1];
- 2.如果k=1,則return min(A[0], B[0]);
- 3.m可能是小於k/2的,所以依上面分析取自己上限m即可,即有
若A[min(m, k/2)-1] < B[k-min(m, k/2)-1]:刪除A[…],代入遞歸函數繼續。
若A[min(m, k/2)-1] > B[k-min(m, k/2)-1]:刪除B[…],代入遞歸函數繼續。
若A[min(m, k/2)-1] = B[k-min(m, k/2)-1]:找到,返回其中一個即可。
3.源代碼
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
class MySolution
{
public:
int find_k_min(int A[], int m, int B[], int n, int k)
{
if (m > n)
return find_k_min(B, n, A, m, k);
if (m == 0)
return B[k-1];
if (k == 1)
return min(A[0], B[0]);
int pa = min(k/2, m);
int pb = k - pa;
if (A[pa-1] < B[pb-1])
find_k_min(A + pa, m - pa, B, n, k - pa);
else if (A[pa-1] > B[pb-1])
find_k_min(A, m, B + pb, n - pb, k - pb);
else
return A[pa - 1];
}
};
int main(int argc, char const *argv[])
{
/* code */
int A[] = {1, 3, 5, 7, 9};
int B[] = {2, 4, 6, 8, 10};
MySolution test;
cout << test.find_k_min(A, 5, B, 5, 5) << endl;
return 0;
}
運行結果就不貼了,心算即可驗證:)