• C++ Leetcode Median of Two Sorted Arrays


    坚持每天刷一道题的小可爱还没有疯,依旧很可爱!

    题目:There are two sorted arrays nums1 and nums2 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)).

    Example 1: nums1 = [1, 3],nums2 = [2], The median is 2.0 

    最简单的做法,将两个数组合并,然后找中间元素。

    class Solution {
    public:
        double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
            int max = 99999999;
            int m = nums1.size() + nums2.size(); 
            int nums[m];
            int i = 0, j = 0, f = 0;
            while(i<nums1.size() || j<nums2.size()){
                int k = (i<nums1.size()?nums1[i]:max)<=(j<nums2.size()?nums2[j]:max)?(nums1[i++]):(nums2[j++]);
                nums[f++] = k; 
            }  
            
            float ans = m%2==0?((nums[m/2]+nums[m/2-1])/2.0):(nums[(m-1)/2]);
            return ans;
        }
    };

    这个解法新开辟了一个新数组用来存放合并了的两个数组,空间复杂度为O(n+m)。运行时间88ms,击败7%的人。ps:果真菜。

    提交过程中犯了一个小错误, float i = 3/2;   // i为1.0,而不是1.5   ps:这都能忘,大概上了家里蹲大学吧。。。

    刚开始用的不是数组,而是vector<int>,测试的时候显示内存超出限制,一脸懵。自己在dev上跑显示std::bad_alloc。后面才知道vector里面有一个指针指向一片连续的内存空间,当空间不够装下数据时会自动申请另一片更大的空间,然后把原有数据拷贝过去,接着释放原来的那片空间;vector的内存机制

    不用新开辟数组的合并解法,不用遍历两个数组,只需要遍历两个数组总长的一半,68ms,击败30%:

    class Solution {
    public:
        double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
            int max = 99999999;
            int m = nums1.size() + nums2.size() ; 
            int i = 0, j = 0, f = 0, k, kk;
            int end = m/2;   //m为偶数,找到m/2和m/2-1,m为奇数,找到m/2
            while(f<=end){
                kk = k;  //用来记录m/2-1
                k = (i<nums1.size()?nums1[i]:max)<=(j<nums2.size()?nums2[j]:max)?(nums1[i++]):(nums2[j++]);
                f++;
                cout<<k;
            } 
            float ans = m%2==0?( k+kk)/2.0:k;
            return ans;
        }
    };

    继续改进:

    m为nums1的长度,n为nums2的长度,若m>n,交换两个数组。寻找i、j满足1) i+j=m-i+n-j(或者m-i+n-j+1)  2) max(nums1[i-1], nums2[j-1])<=min(nums[i],nums2[j]), 则中位数为 (max(nums1[i-1], nums2[j-1])+min(nums1[i],nums2[j]))/2(或者min(nums1[i],nums2[j])

    寻找过程:

    i = (nums1_l + nums1_r)/2 , j = (m+n)/2-i

    if  nums1[i-1]<=nums2[j] &&  nums2[j-1]<=nums1[i]  找到答案。

    if nums1[i-1] > nums2[j]     nums1_r = i;  i应该在左半边

    if nums2[i-1] < nums2[j]    nums1_l = i;    i应该在右半边

    class Solution {
    public:
        double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
            int n = nums1.size(), m = nums2.size();
            if (n > m) {
                swap(n, m);
                swap(nums1, nums2);
            }
            int l, r, mid, pos, id = (n + m + 1) / 2;
            l = 0, r = n;
            while (l <= r)
            {
                mid = (l + r) >> 1;
                pos = id - mid;
                if (pos >= 1 && mid < n && nums2[pos - 1] > nums1[mid]) l = mid + 1;
                else if (mid >= 1 && pos < m && nums2[pos] < nums1[mid - 1]) r = mid - 1;
                else break;
            }
            double ans;
            if (mid == 0) ans = nums2[pos - 1];
            else if (pos == 0) ans = nums1[mid - 1];
            else ans = max(nums1[mid - 1], nums2[pos - 1]);
            if ((n + m) & 1) return ans;
            else
            {
                if (mid == n) ans = (ans + nums2[pos]) / 2.0;
                else if (pos == m) ans = (ans + nums1[mid]) / 2.0;
                else ans = (ans + min(nums1[mid], nums2[pos])) / 2.0;
            }
            return ans;
        }
    };

     时间复杂度为O(log(min(m,n)))

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