LeetCode（4）：寻找两个有序数组的中位数

野性酷女 2021-11-05 23:54 315阅读 0赞

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。

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### 解法一 ###

简单粗暴，先将两个数组合并，两个有序数组的合并也是归并排序中的一部分。然后根据奇数，还是偶数，返回中位数。

public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        int[] nums;
        int m = nums1.length;
        int n = nums2.length;
        nums = new int[m + n];
        if (m == 0) {
            if (n % 2 == 0) {
                return (nums2[n / 2 - 1] + nums2[n / 2]) / 2.0;
            } else {
    
                return nums2[n / 2];
            }
        }
        if (n == 0) {
            if (m % 2 == 0) {
                return (nums1[m / 2 - 1] + nums1[m / 2]) / 2.0;
            } else {
                return nums1[m / 2];
            }
        }
    
        int count = 0;
        int i = 0, j = 0;
        while (count != (m + n)) {
            if (i == m) {
                while (j != n) {
                    nums[count++] = nums2[j++];
                }
                break;
            }
            if (j == n) {
                while (i != m) {
                    nums[count++] = nums1[i++];
                }
                break;
            }
    
            if (nums1[i] < nums2[j]) {
                nums[count++] = nums1[i++];
            } else {
                nums[count++] = nums2[j++];
            }
        }
    
        if (count % 2 == 0) {
            return (nums[count / 2 - 1] + nums[count / 2]) / 2.0;
        } else {
            return nums[count / 2];
        }
    }

时间复杂度：遍历全部数组 (m+n)

空间复杂度：开辟了一个数组，保存合并后的两个数组 O(m+n)

### 解法二 ###

其实，我们不需要将两个数组真的合并，我们只需要找到中位数在哪里就可以了。

开始的思路是写一个循环，然后里边判断是否到了中位数的位置，到了就返回结果，但这里对偶数和奇数的分类会很麻烦。当其中一个数组遍历完后，出了 for 循环对边界的判断也会分几种情况。总体来说，虽然复杂度不影响，但代码会看起来很乱。

首先是怎么将奇数和偶数的情况合并一下。

用 len 表示合并后数组的长度，如果是奇数，我们需要知道第 （len+1）/2 个数就可以了，如果遍历的话需要遍历 int(len/2 ) + 1 次。如果是偶数，我们需要知道第 len/2和 len/2+1 个数，也是需要遍历 len/2+1 次。所以遍历的话，奇数和偶数都是 len/2+1 次。

返回中位数的话，奇数需要最后一次遍历的结果就可以了，偶数需要最后一次和上一次遍历的结果。所以我们用两个变量 left 和 right，right 保存当前循环的结果，在每次循环前将 right 的值赋给 left。这样在最后一次循环的时候，left 将得到 right 的值，也就是上一次循环的结果，接下来 right 更新为最后一次的结果。

循环中该怎么写，什么时候 A 数组后移，什么时候 B 数组后移。用 aStart 和 bStart 分别表示当前指向 A 数组和 B 数组的位置。如果 aStart 还没有到最后并且此时 A 位置的数字小于 B 位置的数组，那么就可以后移了。也就是aStart＜m&&A\[aStart\]< B\[bStart\]。

但如果 B 数组此刻已经没有数字了，继续取数字 B\[ bStart \]，则会越界，所以判断下 bStart 是否大于数组长度了，这样 || 后边的就不会执行了，也就不会导致错误了，所以增加为 aStart＜m&&(bStart)>= n||A\[aStart\]<B\[bStart\])。

public double findMedianSortedArrays(int[] A, int[] B) {
        int m = A.length;
        int n = B.length;
        int len = m + n;
        int left = -1, right = -1;
        int aStart = 0, bStart = 0;
        for (int i = 0; i <= len / 2; i++) {
            left = right;
            if (aStart < m && (bStart >= n || A[aStart] < B[bStart])) {
                right = A[aStart++];
            } else {
                right = B[bStart++];
            }
        }
        if ((len & 1) == 0)
            return (left + right) / 2.0;
        else
            return right;
    }

时间复杂度：遍历 len/2+1 次，len=m+n，所以时间复杂度依旧是 O(m+n)。

空间复杂度：我们申请了常数个变量，也就是 m，n，len，left，right，aStart，bStart 以及 i。

总共 8 个变量，所以空间复杂度是 O(1）。

### 解法三 ###

上边的两种思路，时间复杂度都达不到题目的要求 O(log(m+n)。看到 log，很明显，我们只有用到二分的方法才能达到。我们不妨用另一种思路，题目是求中位数，其实就是求第 k 小数的一种特殊情况，而求第 k 小数有一种算法。

解法二中，我们一次遍历就相当于去掉不可能是中位数的一个值，也就是一个一个排除。由于数列是有序的，其实我们完全可以一半儿一半儿的排除。假设我们要找第 k 小数，我们可以每次循环排除掉 k/2 个数。看下边一个例子。

假设我们要找第 7 小的数字。

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![20190809141857516.png][]

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));
            }
        }

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