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<?php /** 给定两个大小为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。 请你找出这两个正序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。 你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。 示例 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] 则中位数是 2.0 示例 2: nums1 = [1, 2] nums2 = [3, 4] 则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5 */ /** * @param Integer[] $nums1 * @param Integer[] $nums2 * @return Float */ class Solution { /** * @param Integer[] $nums1 * @param Integer[] $nums2 * @return Float */ function findMedianSortedArrays1($nums1, $nums2) { $n1 = count($nums1); $n2 = count($nums2); if($n1>$n2){ return $this -> findMedianSortedArrays($nums2, $nums1); // 数组1的长度永远不会比数组2更长 } $k = intval(($n1+$n2+1)/2); // 总槽点数量二分之一 $left = 0; $right = $n1; while($left < $right){ $m1 = intval($left + ($right-$left)/2); // 此处实现二分查找 // 第一次查找时:当数组1是奇数个,我们认为m1是中位数,当数组1是偶数个,认为m1是中位数中较大的那个。 $m2 = $k - $m1; // 两个数组中位数的左边元素数量相加等于总槽点数量的二分之一 if($nums1[$m1] < $nums2[$m2-1]){ // m1为数组1的的中位数或者较大的中位数 小于 数组2中位数左边的最大值m2-1 $left = $m1 + 1; // 此时说明数组1可以继续向右查找,进入下一次二分查找 }else{ $right = $m1; // 否则已经找到中位数的位置,退出循环 } } // 上面while循环的核心思想是: // 因为规范了 数组1的长度永远不会比数组2更长, 所以当数组1长度为0时,数组2的中位数就是要求的中位数 // 当数组1的长度为3时,数组2长度远大于3,那么数组1对于所求的中位数影响有限。即最后得到的中位数如果在数组2中,则一定在第一次求得的中位数附近不超过3。如果中位数在数组1中,查询次数更不会超过3,所以满足 $left < $right 循环即可遍历所有可能。 $m1 = $left; $m2 = $k - $m1; // 处理边界问题 $c1 = max($m1<=0 ? PHP_INT_MIN : $nums1[$m1-1], $m2<=0 ? PHP_INT_MIN : $nums2[$m2-1]); if(($n1+$n2)%2 == 1){ return $c1; } $c2 = min($m1 >= $n1 ? PHP_INT_MAX : $nums1[$m1], $m2 >= $n2 ? PHP_INT_MAX : $nums2[$m2]); return ($c1+$c2) * 0.5; } function findMedianSortedArrays3(array $nums1, array $nums2) { $nums = array_merge($nums1, $nums2); sort($nums); $n = count($nums); $i = $n - 1; if ($n % 2 == 0) { //偶数 $m = ($nums[$i / 2] + $nums[$i / 2 + 1]) / 2; } else { $m = $nums[($i + 1) / 2]; } return $m; } } $nums1 = [1, 3]; //$nums2 = [2]; $nums2=[]; $solution = new Solution(); var_dump($solution->findMedianSortedArrays($nums1,$nums2));