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LeetCode Algorithm 04

时间:2015-03-21 22:49:02      阅读:344      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

There are two sorted arrays A and B 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)).

 

Tags: Divide and Conquer, Array, Binary Search

 

分析:

对于数字个数k,如果k为奇数,则k个数的中位数为第(k/2+1)个;对于偶数,中位数为第k/2和(k/2+1)的平均数。

而对于两个有序数组a[m] b[n],找其第i个数的方法是:第一个数组取出前i/2个数,第二个数组则取出前(i-i/2)个数(注意不一定等于i/2),然后比较各自最大的数,如果a[i/2-1]<b[i-i/2-1],则a数组的前i/2个数全是第i个数之前的数,然后从a数组剩下(m-i/2)个数的子数组和b数组中继续取第(i-i/2)个数。

当然,这里可能会出现m<i/2的情形,这时a就取出其前m个数,b取出前i-m个数即可。对称的情况也可能出现在b上面,这时只需要更换下参数顺序即可。

最后说下终止条件,当m全取完即m==0时,就返回b[i-1]。当i/2-1<0即i<2时,无法继续细分(因为细分后要比较a[i/2-1]和b[i-i/2-1]),说明只需要从两个数组中取出第一个,则返回min(a[0],b[0])即可。

 

c++代码:

 1 class Solution {
 2 public:
 3     double findIth(int A[], int m, int B[], int n, int i) {
 4         if (m > n)
 5             return findIth(B, n, A, m, i);
 6         if (m == 0) {
 7             return B[i - 1];
 8         }
 9         if (i <= 1) {
10             return min(A[0], B[0]);
11         }
12         int aSeg = min(m, i / 2), bSeg = i - aSeg;
13         if (A[aSeg - 1] < B[bSeg - 1]) {
14             return findIth(A + aSeg, m - aSeg, B, n, i - aSeg);
15         } else if (A[aSeg - 1] > B[bSeg - 1]) {
16             return findIth(A, m, B + bSeg, n - bSeg, i - bSeg);
17         } else {
18             return A[aSeg - 1];
19         }
20     }
21     double findMedianSortedArrays(int A[], int m, int B[], int n) {
22         int num = m + n;
23         if (num % 2 == 1) {
24             return findIth(A, m, B, n, num / 2 + 1);
25         } else {
26             return (findIth(A, m, B, n, num / 2 + 1)
27                     + findIth(A, m, B, n, num / 2)) / 2;
28         }
29     }
30 };

 

LeetCode Algorithm 04

原文:http://www.cnblogs.com/chen0958/p/4356371.html

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