4. Median of Two Sorted Arrays[H]两个有序数组的中位数

题目

There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively.
Find the midian of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log(m+n)).
You may assume nums1 and nums2 cannot be both empty.
Example1：
  nums1 = [1, 3]
  nums2 = [2]
  The median is 2.0
Example2：
  nums1 = [1, 2]
  nums2 = [3, 4]
  The median is (2+3)/2.0 = 2.5

思路

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二分查找、递归法

假设两个数组A和B中的个数都大于(frac{k}{2})个（存在某一数组个数不足(frac{k}{2})个），分别取出第(frac{k}{2})个元素(数组下标为$frac{k}{2}-$1)进行比较，此时有三种情况：

• A[$frac{k}{2}-$1] (;)< (;) B[$frac{k}{2}-$1]
• A[$frac{k}{2}-$1] (;)=(;) B[$frac{k}{2}-$1]
• A[$frac{k}{2}-$1] (;)>(;) B[$frac{k}{2}-$1]

对于第一种情况，如果A的第 (frac{k}{2}) 个元素(数组下标为 $ frac{k}{2}-1$ )比B的第 (frac{k}{2}) 个元素(数组下标为 (frac{k}{2}-1) )小，说明当A和B合并之后，A的下标从0到( (frac{k}{2}-1) )之间的数都不可能是第k大的数，即对数组cut的小了，应该增大k。如果相等，就是需要寻找的元素（第k-1个元素）。大于的情况与小于类似。奇数个就取中间的，偶数个将两个数加起来除以2.0即可。
递归的边界条件：
1）其中某一数组为空的话，则直接返回另一个数组下标为[k-1]的数。(见单数组寻找第k个元素）
2）如果k=1，即查找最小值，直接比较两个数组的第1个元素(数组下标为0)即可。
3）如果A[$frac{k}{2}-(1]=B[)frac{k}{2}-$1]，只需要返回其中的一个。

Tips

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Cut思想寻找第k个数

通过Cut，将数组切割为左右两部分：(Left_{part}, Right_{part})，此时产生两个元素，分别是左边的最大值(L_{max})和右边的最小值(R_{min})。Cut过程中，可以Cut一个数，则这个数既属于左边，又属于右边；也可以在两个数中间Cut。

• 单数组寻找第k个元素
  对于有序数组A，在第k个数（数组下标为k-1）cut一下，返回值(A[k-1]=L{max})，即为第k个数，该数为左边部分最大值。(k=1,2,...)

• 双数组寻找第k个元素

(left_{part})	(C_i)	$right_{part} $
(a_1,a_2,cdots,a_i)	/	(a_{i+1},a_{i+2},cdots,a_m)
(b_1,b_2,cdots,b_j)	/	(b_{j+1},b_{j+2},cdots,a_n)

定义(L_{max_1}),(L_{max_2})为Cut之后(Left_part)第1个和第2个数组的最大值，(R_{min_1}),(R_{min_2})为Cut之后(Right_{part})第1个和第2个数组的最小值。(C_1、C_2)是第1、2个数组的Cut。
如果满足：
1）(L_{max_1};< ;R{min_1})，(L_{max_2} ; <; R_{min_2})。（这是一定满足的，因为数组有序，左边一定小于右边。）
2）(L_{max_1};<=;R_{min_2})，且(L_{max_2};<=;R_{min_1})。
则(Left_{part})全小于(Right_{part})。如果左边的元素个数加起来刚好等于k，那么第k个元素就是(Max(L_{max_1},L_{max_2}))（参见单数组寻找第k个元素）。如果(L_{max_1};>;R_{min_2})，说明数组1的左边元素太多（大）了，需要减小(C_1)，把(C_2)增大。同理可得(L_{max_2};>;R_{min_1})，将(C_1)增大，(C_2)减小。

C++

class Solution {
public:
     double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
         
         int n1 = nums1.size();
         int n2 = nums2.size();    
         int total = n1 + n2;
         
         if(total % 2){ //如果数组加起来是奇数 
             return findKth(nums1, 0, nums2, 0, total / 2 + 1);
         }
         else{ //如果是偶数
             return (findKth(nums1, 0, nums2, 0, total / 2 ) + findKth(nums1, 0, nums2, 0, total / 2 + 1) )/2.0;
         }
           
     }
    
    //分割的思想寻找第k个数
    double findKth(vector<int>& nums1, int l, vector<int>& nums2, int r, int k){
        
        int n1 = nums1.size();
        int n2 = nums2.size();
        
        if(n1 - l > n2 -r ) 
              return findKth(nums2, r, nums1, l, k); //始终保证第一个数组是个数是最少的
        
        if(n1-l == 0)
            return nums2[r + k -1];
        if(k == 1)
            return min(nums1[l], nums2[r]);
        
        int p1 = min(k/2 , n1); //保证在第一个数组内做二分查找。
        int p2 = k - p1;
        
        if(nums1[l + p1 -1] < nums2[r + p2 -1]){ //左边
            return findKth(nums1, l+p1,nums2, r,k - p1);
        }
        else if(nums1[l + p1 -1] > nums2[r + p2 -1]){ //左边数组1的个数太大
            return findKth(nums1, l,nums2, r+p2,k - p2);
        }
        else{
            return nums1[l+p1-1];
        }
    }  
};

python

class Solution(object):
    def findKth(self, nums1, nums2,k):
        
        k = int(k)
        n1 = len(nums1)
        n2 = len(nums2)
        
        if n1 > n2: 
            return self.findKth(nums2, nums1, k)
        if n1 == 0: 
            return nums2[k - 1]
        if k == 1: 
            return min(nums1[0], nums2[0])
        p1 = int(min(k / 2, n1))
        p2 = k - p1
        if nums1[p1 - 1] <= nums2[p2 - 1]:
            return self.findKth(nums1[p1:], nums2, p2)
        else:
            return self.findKth(nums1, nums2[p2:], p1)
        
    def findMedianSortedArrays(self, nums1, nums2):
        """
        :type nums1: List[int]
        :type nums2: List[int]
        :rtype: float
        """
        n1 = len(nums1)
        n2 = len(nums2)
        total = n1 + n2
        if(total % 2):
            return self.findKth(nums1, nums2, total /2 + 1)
        else:
            return (self.findKth(nums1, nums2, total /2 )+ self.findKth(nums1, nums2, total /2 + 1))/2.0           

参考

[1] https://blog.csdn.net/hk2291976/article/details/51107778
[2] https://leetcode.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/solution/