給定兩個大小分別爲 m
和 n
的正序(從小到大)數組 nums1
和 nums2
。請你找出並返回這兩個正序數組的 中位數 。
算法的時間複雜度應該爲 O(log (m+n))
。
示例 1:
輸入:nums1 = [1,3], nums2 = [2]
輸出:2.00000
解釋:合併數組 = [1,2,3] ,中位數 2
示例 2:
輸入:nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
輸出:2.50000
解釋:合併數組 = [1,2,3,4] ,中位數 (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懟了個簡單粗暴的解法,合併後排序:
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: # 奇數
return l[length // 2]
else:
return (l[length // 2 - 1] + l[length // 2]) / 2
難億點的思路是,求中位數其實就是求第 k
小的數的一種特殊情況。每次比較兩個數組中第 k/2 個數的大小,把不可能的數排除,然後比較剩下的數組...直到 k=1 。
還挺多坑的,改了好幾次。
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) # 確保nums1是最短的,簡化代碼
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 # 這樣寫就不用分奇偶了