其中,N1=4,N2=6,size=4+6=10.

1,现在有的是两个已经排好序的数组,结果是要找出这两个数组中间的数值,如果两个数组的元素个数为偶数,则输出的是中间两个元素的平均值。
2,可以想象,如果将数组1随便切一刀(如在3和5之间切一刀),数组1将分成两份,数组1左别的元素的个数为1,右边的元素的个数为3。

由于数组1和数组2最终分成的左右两份的个数是确定的,都是所有元素的个数的一半(size/2=5)所以我们也可以知道,此时对数组2应该切的一刀的位置应该在10和11之间,数组2左边的个数为4,右边的个数为2.才能使两个数组左右两边的元素个数加起来的和(1+4=2+3)相等。
另外,我们记在数组1靠近这一刀的左别的元素为L1(3),右边元素为R1(5).同理,记在数组2靠近这一刀的左别的元素为L2(10),右边元素为R2(11).
如果这一刀的位置是正确的,则应该有的结果是
L1<=R2
L2<=R1
这样就能确保,左边的元素都小于右边的元素了。

3,所以,我们只需要直接找出在数组1切这一刀的正确位置就可以了。
为了减少查找次数,我们对短的数组进行二分查找。将在数组1切割的位置记为cut1,在数组2切割的位置记为cut2,cut2=(size/2)-cut1。
cut1,cut2分别表示的是数组1,数组2左边的元素的个数。
4,切这一刀的结果有三种
1)L1>R2  则cut1应该向左移,才能使数组1较多的数被分配到右边。
2)L2>R1 则cut1应该向右移,才能使数组1较多的数被分配到左边。
3)其他情况(L1<=R2  L2<=R1),cut1的位置是正确的,可以停止查找,输出结果。
5,其他说明
1)考虑到边界条件,就是cut的位置可能在边缘,就是cut1=0或者cut1=N1,cut2=0或者cut2=N2的这些情况,我们将min和max两个特殊值分别加在数组1和数组2的两端,就可以统一考虑了。还有N1个数为0的时候,直接输出结果即可。
2)为了减少查找时间,使用的是二分查找,就是cut1的位置是一半一半的查找的,实现时间只要log(N),不然就会超时。所以,我们不能只是简单地将cut1–或者cut1++,而是要记下每次cut1的区域范围,我们将cut1的范围记录下来,用[cutL,cutR]表示。一开始cut1的范围是[cutL,cutR]=[0,N1],
如果L1>R2  则cut1应该向左移,才能使数组1较多的数被分配到右边。cut1的范围就变成了[cutL,cut1-1],下次的cut1的位置就是cut1 = (cutR - cutL) / 2 + cutL;。
如果L2>R1 则cut1应该向右移,才能使数组1较多的数被分配到左边。cut1的范围就变成了[cut1+1,cutR],下次的cut1的位置就是cut1 = (cutR - cutL) / 2 + cutL;。
3)数组的元素个数和是奇数的情况下,中间的元素应该就是min(R1,R2),只需另外处理输出就可以了。

time log(min(m,n))

space o(1)

 class Solution {
public static double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
if(nums1.length > nums2.length){
return findMedianSortedArrays(nums2, nums1);
}
int len = nums1.length + nums2.length;
int cut1 = 0;
int cut2 = 0;
int cutL = 0;
int cutR = nums1.length;
while(cut1 <= nums1.length){
cut1 = (cutR - cutL)/2 + cutL;
cut2 = len/2 - cut1;
double L1 = (cut1 == 0 )? Integer.MIN_VALUE:nums1[cut1 - 1];
double L2 = (cut2 == 0 )? Integer.MIN_VALUE:nums2[cut2 - 1];
double R1 = (cut1 == nums1.length )? Integer.MAX_VALUE:nums1[cut1];
double R2 = (cut2 == nums2.length )? Integer.MAX_VALUE:nums2[cut2];
if(L1>R2){
cutR = cut1 - 1;
}else if(L2 > R1){
cutL = cut1 + 1;
}else{
if(len %2 == 0){
L1 = (L1 > L2) ? L1 : L2;
R1 = (R1 > R2 )? R2 : R1;
return (L1+R1)/2;
}else{
R1 = (R1 < R2) ? R1 : R2;
return R1;
}
}
}
return -1;
} }

转自https://blog.csdn.net/chen_xinjia/article/details/69258706

2019-03-11 23:06:05

LeetCode--004--寻找两个有序数组的中位数(java)的更多相关文章

  1. Java实现 LeetCode 4 寻找两个有序数组的中位数

    寻找两个有序数组的中位数 给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2. 请你找出这两个有序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n)). 你可以假设 n ...

  2. 【LeetCode】寻找两个有序数组的中位数【性质分析+二分】

    给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2. 请你找出这两个有序数组的中位数,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 ...

  3. [LeetCode] 4. 寻找两个有序数组的中位数

    题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/ 题目描述: 给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 ...

  4. 【LeetCode】寻找两个有序数组的中位数

    给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2. 请你找出这两个有序数组的中位数,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  ...

  5. leetcode 4 寻找两个有序数组的中位数 二分法&INT_MAX

    小知识 INT_MIN在标准头文件limits.h中定义. #define INT_MAX 2147483647#define INT_MIN (-INT_MAX - 1) 题解思路 其实是类似的二分 ...

  6. leetcode 4寻找两个有序数组的中位数

    最优解O(log(min(m,n))) /** 之前用合并有序数组的思想做了O((m+n+1)/2),现在试一试O(log(min(m,n))) 基本思路为:通过二分查找较小的数组得到对应的中位数(假 ...

  7. LeetCode Golang 4. 寻找两个有序数组的中位数

    4. 寻找两个有序数组的中位数 很明显我偷了懒, 没有给出正确的算法,因为官方的解法需要时间仔细看一下... func findMedianSortedArrays(nums1 []int, nums ...

  8. Leetcode(4)寻找两个有序数组的中位数

    Leetcode(4)寻找两个有序数组的中位数 [题目表述]: 给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和* nums2. 请你找出这两个有序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O( ...

  9. 0004. 寻找两个有序数组的中位数(Java)

    4. 寻找两个有序数组的中位数 https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/ 最简单的就是用最简单的,把两个数组分别抽出然 ...

  10. leetcode题目4.寻找两个有序数组的中位数(困难)

    题目描述: 给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2. 请你找出这两个有序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n)). 你可以假设 nums1 和  ...

随机推荐

  1. [error] 2230#2230: *84 client intended to send too large body: 1711341 bytes

    centos7 lnmp部署知乎上传主体报错 2019/01/17 18:55:27 [error] 2230#2230: *89 open() "/code/wordpress/favic ...

  2. Materialize和Material Design Lite的区别

    Material Design Lite是google官方库,Materialize是第三方 Material Design Lite不依赖jquery,Materialize依赖jquery Mat ...

  3. facebook api之Ad

    Ad Contains information to display an ad and associate it an ad set. Each ad is associated with an a ...

  4. python Exception raise

    异常是指程序中的例外,违例情况.异常机制是指程序出现错误后,程序的处理方法.当出现错误后,程序的执行流程发生改变,程序的控制权转移到异常处理.Exception类是常用的异常类,该类包括Standar ...

  5. 使用MVCPager做AJAX分页所需要注意的地方

    1.版本问题,推荐使用2.0以上,对ajax支持才比较的好了 2.当需要使用页索引输入或下拉框以及使用Ajax分页模式时,必须用Html.RegisterMvcPagerScriptResource方 ...

  6. JaveWeb 公司项目(2)----- 类模态窗口显示DIV并将DIV放置在屏幕正中间

    上一篇博客写的是通过隐藏显示进行div的替换,接下来需要在原有的div前添加一个div,进行表单的提交,需要将div放置在正中间,然后类似C#中的模态窗口,在进行完新弹出的div操作之后,才可以进行下 ...

  7. P1182 数列分段`Section II`

    传送门 思路: 求数列每段和的最大值的最小值,很明显是用二分法求解,加贪心检验.本题关键是要怎么去高效的check,可以考虑一个贪心的思路,能加的就加上,不能则新开一段,so对于二分的值 u ,我们从 ...

  8. 关于spring boot启动监控端点的方法(spring-boot-starter-actuator)

    前言: 在spring boot的旧版本中,监控端点(如/env)是默认开启的,所以只要项目正常启动,就能通过url获取信息.可是在2.0版本以后,由于安全性考虑,除了/health和/info的端点 ...

  9. java GUI 返回图片源码

    返回图片源码,重开一个类粘贴即可 package cn.littlepage.game; import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedIm ...

  10. Spring重要注解@ControllerAdvice

    @ControllerAdvice是一个@Component,用于定义@ExceptionHandler,@InitBinder和@ModelAttribute方法,适用于所有使用@RequestMa ...