LeetCode 寻找两个有序数组的中位数
第4题
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 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
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays
中位数定义
将一个集合划分为两个长度相等的子集，其中一个子集中的元素总是大于另一个子集中的元素。
解题思路
将数组进行切。
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长度为 m 的数组，有 0 到 m 总共 m + 1 个位置可以切。
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把数组 A 和数组 B 分别在 i 和 j 进行切割。
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将 i 的左边和 j 的左边组合成「左半部分」，将 i 的右边和 j 的右边组合成「右半部分」。
当 A 数组和 B 数组的总长度是偶数时，如果我们能够保证
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左半部分的长度等于右半部分 \(i+j=m-i+n-j\), 也就是 \(j=(m+n)/2-i\)
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左半部分最大的值小于等于右半部分最小的值 \(max(A[i-1],B[j-1])<=min(A[i],B[j])\)
那么，中位数就可以表示如下
\((左半部分最大值+右半部分最小值)/2\)==>\((max(A[i-1],B[j-1])+min(A[i],B[j]))/2\)
当 A 数组和 B 数组的总长度是奇数时，如果我们能够保证
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左半部分的长度比右半部分大1，即\(i+j=m-i+n-j+1\) 也就是 \(j=(m+n+1)/2-i\)
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左半部分最大的值小于等于右半部分最小的值 \(max(A[i-1],B[j-1]) <=min(A[i],B[j])\)
那么，中位数就是
左半部分最大值，也就是左半部比右半部分多出的那一个数==>\(max(A[i-1],B[j-1])\)
对以上条件进行分析
第一个条件
我们其实可以合并为 \(j=(m+n+1)/2-i\)，因为如果\(m+n\) 是偶数，由于我们取的是 int 值，所以加 1 也不会影响结果。当然，由于 \(0<=i<=m\)，为了保证 \(0<=j<=n\)，我们必须保证 \(m<=n\)。
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\(m≤n,i<m,j=(m+n+1)/2−i≥(m+m+1)/2−i>(m+m+1)/2−m=0\)
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\(m≤n,i>0,j=(m+n+1)/2−i≤(n+n+1)/2−i<(n+n+1)/2=n\)
最后一步由于是 int 间的运算，所以 \(1/2=0\)
第二个条件
奇数和偶数的情况是一样的，我们进一步分析。
为了保证 \(max(A[i-1],B[j-1])<=min(A[i],B[j])\)，因为 A 数组和 B 数组是有序的，所以 $A[i-1]<=A[i]，B[i-1]<=B[i] 这是一定的，所以我们只需要保证 \(B[j-1]<=A[i]和A[i-1]<=B[j]\)，即我们要分两种情况讨论：
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\(B[j-1]>A[i]\)，并且为了不越界，要保证 \(j!= 0，i!=m\)，此时很明显，我们需要增加 i ，为了数量的平衡还要减少 j ，幸运的是 \(j=(m+n+1)/2-i\)，i 增大，j 自然会减少。
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\(A[i-1]>B[j]\)，并且为了不越界，要保证 \(i!=0，j!=n\)，此时和上边的情况相反，我们要减少 i ，增大 j 。
上边两种情况，我们把边界都排除了，需要单独讨论。
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当 i=0, 或者 j=0，也就是切在了最前边。此时左半部分当 j = 0 时，最大的值就是 \(A[i-1]\) ；当 i=0 时 最大的值就是 \(B[j-1]\)。右半部分最小值和之前一样。
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当 i = m 或者 j = n，也就是切在了最后边。此时左半部分最大值和之前一样。右半部分当 \(j=n\) 时，最小值就是 \(A[i]\)；当 i = m 时，最小值就是\(B[j]\)。
所有的思路都理清了，最后一个问题，增加 i 的方式。当然用二分了。初始化 i 为中间的值，然后减半找中间的，减半找中间的，减半找中间的直到答案。
源代码
class Solution {
public double findMedianSortedArrays(int[] A, int[] B) {
int m = A.length;
int n = B.length;
if (m > n) {
return findMedianSortedArrays(B,A); // 保证 m <= n
}
int iMin = 0, iMax = m;
while (iMin <= iMax) {
int i = (iMin + iMax) / 2;
int j = (m + n + 1) / 2 - i;
if (j != 0 && i != m && B[j-1] > A[i]){ // i 需要增大
iMin = i + 1;
}
else if (i != 0 && j != n && A[i-1] > B[j]) { // i 需要减小
iMax = i - 1;
}
else { // 达到要求，并且将边界条件列出来单独考虑
int maxLeft = 0;
if (i == 0) { maxLeft = B[j-1]; }
else if (j == 0) { maxLeft = A[i-1]; }
else { maxLeft = Math.max(A[i-1], B[j-1]); }
if ( (m + n) % 2 == 1 ) { return maxLeft; } // 奇数的话不需要考虑右半部分
int minRight = 0;
if (i == m) { minRight = B[j]; }
else if (j == n) { minRight = A[i]; }
else { minRight = Math.min(B[j], A[i]); }
return (maxLeft + minRight) / 2.0; //如果是偶数的话返回结果
}
}
return 0.0;
}
}
总结
- 时间复杂度
我们对较短的数组进行了二分查找，所以时间复杂度是 \(O(log(min(m,n)))\)。
- 空间复杂度
只有一些固定的变量，和数组长度无关，所以空间复杂度是 \(O(1)\)。
