力扣 寻找两个有序数组的中位数 C++ 题解_找到两个有序数组的中位数c++

力扣 寻找两个有序数组的中位数 C++ 题解

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一、完整题目

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：
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

二、具体思路

1.方法一

• 将两个数组放到一个大数组中
• 将大数组排序，并找到中位数输出

2.方法二

• 要找到第 k (k>1) 小的元素，那么就取 pivot1 = nums1[k/2-1] 和 pivot2 = nums2[k/2-1]进行比较(这里的 “/” 表示整除)
• nums1 中小于等于 pivot1 的元素有 nums1[0 … k/2-2] 共计 k/2-1 个
• nums2 中小于等于 pivot2 的元素有 nums2[0 … k/2-2] 共计 k/2-1 个
• 取 pivot = min(pivot1, pivot2)，两个数组中小于等于 pivot 的元素共计不会超过 (k/2-1) + (k/2-1) <= k-2 个
• 这样 pivot 本身最大也只能是第 k-1 小的元素
• 如果 pivot = pivot1，那么 nums1[0 … k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 “删除”，剩下的作为新的 nums1 数组
• 如果 pivot = pivot2，那么 nums2[0 … k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 “删除”，剩下的作为新的 nums2 数组
• 由于我们 “删除” 了一些元素（这些元素都比第 k 小的元素要小），因此需要修改 k 的值，减去删除的数的个数

三、知识储备

vector 的使用方法

（1）a.assign(b.begin(), b.begin()+3); //b为向量，将b的0~2个元素构成的向量赋给a
（2）a.assign(4,2); //是a只含4个元素，且每个元素为2
（3）a.back(); //返回a的最后一个元素
（4）a.front(); //返回a的第一个元素
（5）a[i]; //返回a的第i个元素，当且仅当a[i]存在2013-12-07
（6）a.clear(); //清空a中的元素
（7）a.empty(); //判断a是否为空，空则返回ture,不空则返回false
（8）a.pop_back(); //删除a向量的最后一个元素
（9）a.erase(a.begin()+1,a.begin()+3); //删除a中第1个（从第0个算起）到第2个元素，也就是说删除的元素从a.begin()+1算起（包括它）一直到a.begin()+         3（不包括它）
（10）a.push_back(5); //在a的最后一个向量后插入一个元素，其值为5
（11）a.insert(a.begin()+1,5); //在a的第1个元素（从第0个算起）的位置插入数值5，如a为1,2,3,4，插入元素后为1,5,2,3,4
（12）a.insert(a.begin()+1,3,5); //在a的第1个元素（从第0个算起）的位置插入3个数，其值都为5
（13）a.insert(a.begin()+1,b+3,b+6); //b为数组，在a的第1个元素（从第0个算起）的位置插入b的第3个元素到第5个元素（不包括b+6），如b为1,2,3,4,5,9,8         ，插入元素后为1,4,5,9,2,3,4,5,9,8
（14）a.size(); //返回a中元素的个数；
（15）a.capacity(); //返回a在内存中总共可以容纳的元素个数
（16）a.resize(10); //将a的现有元素个数调至10个，多则删，少则补，其值随机
（17）a.resize(10,2); //将a的现有元素个数调至10个，多则删，少则补，其值为2
（18）a.reserve(100); //将a的容量（capacity）扩充至100，也就是说现在测试a.capacity();的时候返回值是100.这种操作只有在需要给a添加大量数据的时候才         显得有意义，因为这将避免内存多次容量扩充操作（当a的容量不足时电脑会自动扩容，当然这必然降低性能） 
（19）a.swap(b); //b为向量，将a中的元素和b中的元素进行整体性交换
（20）a==b; //b为向量，向量的比较操作还有!=,>=,<=,>,<
（21）sort(a.begin(),a.end()); //对a中的从a.begin()（包括它）到a.end()（不包括它）的元素进行从小到大排列
（22）reverse(a.begin(),a.end()); //对a中的从a.begin()（包括它）到a.end()（不包括它）的元素倒置，但不排列，如a中元素为1,3,2,4,倒置后为4,2,3,1
（23）copy(a.begin(),a.end(),b.begin()+1); //把a中的从a.begin()（包括它）到a.end()（不包括它）的元素复制到b中，从b.begin()+1的位置（包括它）开        始复制，覆盖掉原有元素
（24）find(a.begin(),a.end(),10); //在a中的从a.begin()（包括它）到a.end()（不包括它）的元素中查找10，若存在返回其在向量中的位置
	注意（21）-（24）需要添加 #include <algorithm> 的头文件
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四、编写代码

1.方法一

class Solution {
public:
    double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int len = nums1.size() + nums2.size();//total length
        vector<int> tol;//new total vector
        for (int i = 0; i < nums1.size(); i++) tol.push_back(nums1[i]);//add nums1 to tol
        for (int i = 0; i < nums2.size(); i++) tol.push_back(nums2[i]);//add nums2 to tol
        sort(tol.begin(), tol.end());//sort tol
        if (len % 2 == 0) return (double(tol[len / 2]) + double(tol[len / 2 - 1]))/2;//return mid
        else return double(tol[len / 2]);//return mid
    }
};
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2.方法二

class Solution {
public:
    int getKthElement(const vector<int>& nums1, const vector<int>& nums2, int k) {
        /* 主要思路：要找到第 k (k>1) 小的元素，那么就取 pivot1 = nums1[k/2-1] 和 pivot2 = nums2[k/2-1] 进行比较
         * 这里的 "/" 表示整除
         * nums1 中小于等于 pivot1 的元素有 nums1[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
         * nums2 中小于等于 pivot2 的元素有 nums2[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
         * 取 pivot = min(pivot1, pivot2)，两个数组中小于等于 pivot 的元素共计不会超过 (k/2-1) + (k/2-1) <= k-2 个
         * 这样 pivot 本身最大也只能是第 k-1 小的元素
         * 如果 pivot = pivot1，那么 nums1[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums1 数组
         * 如果 pivot = pivot2，那么 nums2[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums2 数组
         * 由于我们 "删除" 了一些元素（这些元素都比第 k 小的元素要小），因此需要修改 k 的值，减去删除的数的个数
         */

        int m = nums1.size();
        int n = nums2.size();
        int index1 = 0, index2 = 0;

        while (true) {
            // 边界情况
            if (index1 == m) {
                return nums2[index2 + k - 1];
            }
            if (index2 == n) {
                return nums1[index1 + k - 1];
            }
            if (k == 1) {
                return min(nums1[index1], nums2[index2]);
            }

            // 正常情况
            int newIndex1 = min(index1 + k / 2 - 1, m - 1);
            int newIndex2 = min(index2 + k / 2 - 1, n - 1);
            int pivot1 = nums1[newIndex1];
            int pivot2 = nums2[newIndex2];
            if (pivot1 <= pivot2) {
                k -= newIndex1 - index1 + 1;
                index1 = newIndex1 + 1;
            }
            else {
                k -= newIndex2 - index2 + 1;
                index2 = newIndex2 + 1;
            }
        }
    }

    double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int totalLength = nums1.size() + nums2.size();
        if (totalLength % 2 == 1) {
            return getKthElement(nums1, nums2, (totalLength + 1) / 2);
        }
        else {
            return (getKthElement(nums1, nums2, totalLength / 2) + getKthElement(nums1, nums2, totalLength / 2 + 1)) / 2.0;
        }
    }
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五、测评结果

1.方法一

2.方法二

六、总结评价

方法一的时间复杂度为 O((m + n)log(m + n)) , 空间复杂度为 O(m + n)
方法二的时间复杂度为 O(log(m + n)) , 空间复杂度为 O(1)

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