力扣刷题笔记day3

4. 寻找两个正序数组的中位数

题意

给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。

算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。

输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2]
输出：2.00000
解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2

输入：nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
输出：2.50000
解释：合并数组 = [1,2,3,4] ，中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5

分析

首先可以先合并数组，然后求中位数

class Solution7 {
    public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        int[] num=new int[2000];
        int n=0,m=0;
        int i=0;
        while (n<nums1.length&&m<nums2.length){
            num[i]=Math.min(nums1[n],nums2[m]);
            i++;
            if(nums1[n]>nums2[m]){
                m++;
            }
            else{
                n++;
            }
        }
        if(n==nums1.length){
            while (m<nums2.length){
                num[i]=nums2[m];
                i++;
                m++;
            }
        }
        else{
            while (n<nums1.length){
                num[i]=nums1[n];
                i++;
                n++;
            }
        }
        int flag=(nums1.length+nums2.length)%2;
        int flag1=(nums1.length+nums2.length)/2;
        return flag==0?((double) num[flag1-1]+(double) num[flag1])/2:(double) num[flag1];
    }
}

但是时间复杂度达不到要求，实际上，不需要全部合并，只需要合并到中间即可

于是可以优化代码

class Solution6 {
    public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        int flag = (nums1.length+nums2.length)/2+1;

            int n,m;
            int n1=0,m1=0;
            double front=0,next=0;
            for (int i = 0; i < flag; i++) {
                n=n1==nums1.length?1000000:nums1[n1];
                m=m1==nums2.length?1000000:nums2[m1];
                if(n>m){
                    front=next;
                    next=m;
                    m1++;
                }
                else{
                    front=next;
                    next=n;
                    n1++;
                }
            }
        if((nums1.length+nums2.length)%2==0){
            return (front+next)/2;
        }
        return next;
    }
}

但是仍然达不到要求。

这里贴大佬的解法

假设我们要找第 7 小的数字。
请添加图片描述
我们比较两个数组的第 k/2 个数字，如果 k 是奇数，向下取整。也就是比较第 33 个数字，上边数组中的 44 和下边数组中的 33，如果哪个小，就表明该数组的前 k/2 个数字都不是第 k 小数字，所以可以排除。也就是 11，22，33 这三个数字不可能是第 77 小的数字，我们可以把它排除掉。将 13491349 和 4567891045678910 两个数组作为新的数组进行比较。

更一般的情况 A[1] ，A[2] ，A[3]，A[k/2] … ，B[1]，B[2]，B[3]，B[k/2] … ，如果 A[k/2]<B[k/2] ，那么A[1]，A[2]，A[3]，A[k/2]都不可能是第 k 小的数字。A 数组中比 A[k/2] 小的数有 k/2-1 个，B 数组中，B[k/2] 比 A[k/2] 小，假设 B[k/2] 前边的数字都比 A[k/2] 小，也只有 k/2-1 个，所以比 A[k/2] 小的数字最多有 k/1-1+k/2-1=k-2个，所以 A[k/2] 最多是第 k-1 小的数。而比 A[k/2] 小的数更不可能是第 k 小的数了，所以可以把它们排除。
橙色的部分表示已经去掉的数字。

请添加图片描述

由于我们已经排除掉了 3 个数字，就是这 3 个数字一定在最前边，所以在两个新数组中，我们只需要找第 7 - 3 = 4 小的数字就可以了，也就是 k = 4。此时两个数组，比较第 2 个数字，3 < 5，所以我们可以把小的那个数组中的 1 ，3 排除掉了。

我们又排除掉 2 个数字，所以现在找第 4 - 2 = 2 小的数字就可以了。此时比较两个数组中的第 k / 2 = 1 个数，4 == 4，怎么办呢？由于两个数相等，所以我们无论去掉哪个数组中的都行，因为去掉 1 个总会保留 1 个的，所以没有影响。为了统一，我们就假设 4 > 4 吧，所以此时将下边的 4 去掉。

由于又去掉 1 个数字，此时我们要找第 1 小的数字，所以只需判断两个数组中第一个数字哪个小就可以了，也就是 4。

所以第 7 小的数字是 4。

我们每次都是取 k/2 的数进行比较，有时候可能会遇到数组长度小于 k/2的时候。

此时 k / 2 等于 3，而上边的数组长度是 2，我们此时将箭头指向它的末尾就可以了。这样的话，由于 2 < 3，所以就会导致上边的数组 1，2 都被排除。造成下边的情况。

由于 2 个元素被排除，所以此时 k = 5，又由于上边的数组已经空了，我们只需要返回下边的数组的第 5 个数字就可以了。

从上边可以看到，无论是找第奇数个还是第偶数个数字，对我们的算法并没有影响，而且在算法进行中，k 的值都有可能从奇数变为偶数，最终都会变为 1 或者由于一个数组空了，直接返回结果。

所以我们采用递归的思路，为了防止数组长度小于 k/2，所以每次比较 min(k/2，len(数组) 对应的数字，把小的那个对应的数组的数字排除，将两个新数组进入递归，并且 k 要减去排除的数字的个数。递归出口就是当 k=1 或者其中一个数字长度是 0 了。

public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
    int n = nums1.length;
    int m = nums2.length;
    int left = (n + m + 1) / 2;
    int right = (n + m + 2) / 2;
    //将偶数和奇数的情况合并，如果是奇数，会求两次同样的 k 。
    return (getKth(nums1, 0, n - 1, nums2, 0, m - 1, left) + getKth(nums1, 0, n - 1, nums2, 0, m - 1, right)) * 0.5;  
}
    
    private int getKth(int[] nums1, int start1, int end1, int[] nums2, int start2, int end2, int k) {
        int len1 = end1 - start1 + 1;
        int len2 = end2 - start2 + 1;
        //让 len1 的长度小于 len2，这样就能保证如果有数组空了，一定是 len1 
        if (len1 > len2) return getKth(nums2, start2, end2, nums1, start1, end1, k);
        if (len1 == 0) return nums2[start2 + k - 1];

        if (k == 1) return Math.min(nums1[start1], nums2[start2]);

        int i = start1 + Math.min(len1, k / 2) - 1;
        int j = start2 + Math.min(len2, k / 2) - 1;

        if (nums1[i] > nums2[j]) {
            return getKth(nums1, start1, end1, nums2, j + 1, end2, k - (j - start2 + 1));
        }
        else {
            return getKth(nums1, i + 1, end1, nums2, start2, end2, k - (i - start1 + 1));
        }
    }