LeetCode - 4. 寻找两个正序数组的中位数
. - 力扣(LeetCode)
题目
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))
。
- 示例 1:
- 输入:nums1 = [1,3], nums2 = [2]
- 输出:2.00000
- 解释:合并数组 = [1,2,3] ,中位数 2
- 示例 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
提示:
nums1.length == m
nums2.length == n
0 <= m <= 1000
0 <= n <= 1000
1 <= m + n <= 2000
解题方案
首先明确中位数的位置
1. 暴力解法(合并数组)
合并成一个新数组,然后sort,取中位数。
- 边界情况:合并后数组的长度为0,则无中位数
- 合并数组(nums)长度为偶数(n),则中位数为第位和第位的平均值,即
- 合并数组(nums)长度为奇数(n), 则中位数为第位,即
接下来,人生苦短,我用Python~
class Solution:def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:# 合并数组并排序nums1.extend(nums2)nums1.sort()length = len(nums1)if length < 1:return Noneif length % 2 == 0:return (nums1[length // 2 - 1] + nums1[length // 2]) / 2else:return nums1[length // 2]
分析时空复杂度
- 记nums1长度为m, nums2长度为n
- 合并数组时间复杂度是,空间复杂度是
- 数组排序时间复杂度是,空间复杂度是
故总的时间复杂度是,空间复杂度是
虽然看上去代码非常精炼,但是从时空复杂度上看,算法并不好,毕竟题目中"正序(从小到大)数组"这个条件没有用到。因此考虑有序归并
2. 暴力解法优化版(有序合并数组)
class Solution:def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:m = len(nums1)n = len(nums2)# 合并数组nums = []if m == 0:nums = nums2elif n == 0:nums = nums1else:index_1 = 0index_2 = 0while True:if index_1 >= m and index_2 >= n:breakelif index_2 >= n or (index_1 < m and nums1[index_1] <= nums2[index_2]):nums.append(nums1[index_1])index_1 += 1elif index_1 >=m or (index_2 < n and nums1[index_1] > nums2[index_2]):nums.append(nums2[index_2])index_2 += 1total_length = len(nums)if total_length < 1:return Noneelif total_length % 2 == 0:return (nums[total_length // 2 - 1] + nums[total_length // 2]) / 2else:return nums[total_length // 2]
分析时空复杂度
- 时间复杂度为合并数组花费的时间,
- 空间复杂度为合并后数组的空间, (如果不存储合并的数组,空间复杂度可以做到O(1))
题目给出的条件都用上了,时空复杂度也得到了提升,但仍然不符合题目要求的 O(log (m+n))的时间复杂度,需要进一步优化。
有序数组寻找中位数,考虑二分法。
3. 二分法
考虑一个长度为n有序数组的中位数,其中位数:
- 如果n为奇数,则中位数为第大的数。
- 如果n为偶数,则中位数为第大的数和第大的数的平均值。
因此,中位数问题可以转换为另一个问题,寻找数组中第k小的数
(对于长度为偶数的情况,需要寻找两次,并取平均值)
class Solution:def getKthNumber(self, nums1: List[int], nums2: List[int], k: int) -> int:"""寻找两个正序整数数组中,第k小的数"""passdef findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:"""中位数计算入口函数"""total_length = len(num1) + len(nums2)if total_length < 1:return Noneelif total_length % 2 == 0:return (self.getKthNumber(nums1, nums2, total_length // 2) + self.getKthNumber(nums1, nums2, total_length // 2 + 1)) / 2else:return self.getKthNumber(num1, nums2, total_length // 2 + 1)
接着看如何寻找两个正序数组中第k小的数:
- 如果时间复杂度是
O(log (m+n))
,考虑用二分法。
先看下面这个例子:
由此,我们可以总结我们两个正序数组中,寻找第k小的数的思路:
1. 如果k=1, 则首先比较两个数组首位元素,取最小的一个。
2. 如果k>1, 则比较两个数组中第个元素,较小的一个数组中的第1~个元素一定是小于我们目标值的,因此可以排除这一段(如上图中灰色部分),在剩余元素中继续寻找第()小的元素。
3. 如果某个数组完全被排除掉了,则直接在剩余的另一个数组中定位目标元素即可。如下面的例子:
class Solution:def getKthNumber(self, nums1: List[int], nums2: List[int], k: int) -> int:"""寻找两个正序整数数组中,第k大的数"""# 记录数组长度m = len(nums1)n = len(nums2)# 记录数组可以查找的起始位置索引index_1 = 0index_2 = 0while True:# 极端情况1 - nums1已经被排除为空if index_1 >= m:return nums2[index_2 + k - 1]# 极端情况2 - nums2已经被排除为空if index_2 >= n:return nums1[index_1 + k - 1]# 极端情况3 - 寻找最小的数if k == 1:return min(nums1[index_1], nums2[index_2])# 正常情况, 二分查找new_index_1 = min(k // 2 - 1 + index_1, m - 1)new_index_2 = min(k // 2 - 1 + index_2, n - 1)if nums1[new_index_1] <= nums2[new_index_2]:k -= (new_index_1 - index_1 + 1)index_1 = new_index_1 + 1else:k -= (new_index_2 - index_2 + 1)index_2 = new_index_2 + 1def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:"""寻找中位数 入口函数"""total_length = len(nums1) + len(nums2)if total_length < 1:return Noneelif total_length % 2 == 0:return (self.getKthNumber(nums1, nums2, total_length // 2) + self.getKthNumber(nums1, nums2, total_length // 2 + 1)) / 2else:return self.getKthNumber(nums1, nums2, total_length // 2 + 1)
分析时空复杂度
-
时间复杂度
-
空间复杂度
AI会怎么做?
智谱清言给出了一种更高效的解法,划分数组二分法。
思路:
- 对一个长度为n的数组,从任意位置i将数组划分为两部分,可以有n+1种分发(),如图所示,4个元素的数组,有4+1=5种划分方法。
- 中位数的作用是什么呢?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。
- 对数组A从i位置进行划分,对数组B在j位置划分,数组A的左半部分和数组B的左半部分合起来叫做left_part, 数组A的有半部分和数组B的右半部分合起来叫做right_part, 则中位数是这样的一种划分:
- 对于两个数组长度之和为偶数的情况:,中位数为,此时划分位置满足
- 对于两个数组长度之和为奇数的情况:,中位数为,此时划分位置满足
- 合并上述两种,可以知道中位数情况下的划分:
- 如果我们保证(避免j计算出负数), 可以导出:
- 通过上述推导,中位数问题可以转换为:寻找,使得:且,其中,
- 进一步简化为:在中寻找最大的,使得,其中。接下来就可以在上对进行二分查找了。
如此复杂的推导过程,又是担心被AI取代的一天。。。
def findMedianSortedArrays(nums1, nums2):# 确保 nums1 是较短的数组if len(nums1) > len(nums2):nums1, nums2 = nums2, nums1m, n = len(nums1), len(nums2)imin, imax, half_len = 0, m, (m + n + 1) // 2while imin <= imax:i = (imin + imax) // 2j = half_len - iif i < m and nums1[i] < nums2[j - 1]:# i 需要增大imin = i + 1elif i > 0 and nums1[i - 1] > nums2[j]:# i 需要减小imax = i - 1else:# 找到合适的 i 和 jmax_of_left = 0if i == 0: max_of_left = nums2[j - 1]elif j == 0: max_of_left = nums1[i - 1]else: max_of_left = max(nums1[i - 1], nums2[j - 1])if (m + n) % 2 == 1:return max_of_leftmin_of_right = 0if i == m: min_of_right = nums2[j]elif j == n: min_of_right = nums1[i]else: min_of_right = min(nums1[i], nums2[j])return (max_of_left + min_of_right) / 2.0# 示例
print(findMedianSortedArrays([1, 3], [2])) # 输出: 2.0
print(findMedianSortedArrays([1, 2], [3, 4])) # 输出: 2.5
相关文章:
LeetCode - 4. 寻找两个正序数组的中位数
. - 力扣(LeetCode) 题目 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 (mn)) 。 示例 1: 输入:nums1 …...
算法设计与分析——动态规划
1.动态规划基础 1.1动态规划的基本思想 动态规划建立在最优原则的基础上,在每一步决策上列出可能的局部解,按某些条件舍弃不能得到最优解的局部解,通过逐层筛选减少计算量。每一步都经过筛选,以每一步的最优性来保证全局的最优性…...
【实战篇】GEO是什么?还可以定义新的数据类型吗?
背景 之前,我们学习了 Redis 的 5 大基本数据类型:String、List、Hash、Set 和 Sorted Set,它们可以满足大多数的数据存储需求,但是在面对海量数据统计时,它们的内存开销很大,而且对于一些特殊的场景&…...
SpringBoot最佳实践之 - 项目中统一记录正常和异常日志
1. 前言 此篇博客是本人在实际项目开发工作中的一些总结和感悟。是在特定需求背景下,针对项目中统一记录日志(包括正常和错误日志)需求的实现方式之一,并不是普适的记录日志的解决方案。所以阅读本篇博客的朋友,可以参考此篇博客中记录日志的…...
【Flutter】状态管理:高级状态管理 (Riverpod, BLoC)
当项目变得更加复杂时,简单的状态管理方式(如 setState() 或 Provider)可能不足以有效地处理应用中状态的变化和业务逻辑的管理。在这种情况下,高级状态管理框架,如 Riverpod 和 BLoC,可以提供更强大的工具…...
OAK相机的RGB-D彩色相机去畸变做对齐
▌低畸变标准镜头的OAK相机RGB-D对齐的方法 OAK相机内置的RGB-D管道会自动将深度图和RGB图对齐。其思想是将深度图像中的每个像素与彩色图像中对应的相应像素对齐。产生的RGB-D图像可以用于OAK内置的图像识别模型将识别到的2D物体自动映射到三维空间中去,或者产生的…...
smartctl硬盘检查工具
一、smartctl工具简介 Smartmontools是一种硬盘检测工具,通过控制和管理硬盘的SMART(Self Monitoring Analysis and Reporting Technology),自动检测分析及报告技术)技术来实现的,SMART技术可以对硬盘的磁头单元、盘片电机驱动系统、硬盘…...
清空MySQL数据表
要清空 MySQL 数据表,您可以使用 TRUNCATE 或 DELETE 命令 使用 TRUNCATE 命令 TRUNCATE 命令用于删除表中的所有数据,并重置自增 ID(如果存在): TRUNCATE TABLE table_name;将 table_name 替换为您要清空的表的名称…...
2024年妈杯MathorCup大数据竞赛A题超详细解题思路
2024年妈杯大数据竞赛初赛整体难度约为0.6个国赛。A题为台风中心路径相关问题,为评价预测问题;B题为库存和销量的预测优化问题。B题难度稍大于A题,可以根据自己队伍情况进行选择。26日早六点之前发布AB两题相关解题代码论文。 下面为大家带来…...
Kafka系列之:Kafka集群磁盘条带划分和Kafka集群磁盘扩容详细方案
Kafka系列之:Kafka集群磁盘条带划分和Kafka集群磁盘扩容详细方案 一、lsblk命令二、Kafka节点磁盘条带化方案一三、Kafka节点磁盘条带化方案二四、理解逻辑区块LE五、查看kafka节点磁盘条带划分情况六、Kafka节点磁盘扩容一、lsblk命令 lsblk命令用于列出块设备的信息,包括磁…...
【LeetCode】修炼之路-0007- Reverse Integer (整数反转)【python】
题目 Reverse Integer Given a signed 32-bit integer x, return x with its digits reversed. If reversing x causes the value to go outside the signed 32-bit integer range [-231, 231 - 1], then return 0. Assume the environment does not allow you to store 64-b…...
【Flutter】页面布局:线性布局(Row 和 Column)
在 Flutter 中,布局(Layout)是应用开发的核心之一。通过布局组件,开发者可以定义应用中的控件如何在屏幕上排列。Row 和 Column 是 Flutter 中最常用的两种线性布局方式,用于水平和垂直排列子组件。在本教程中…...
C语言巨难题:执行操作可获得的最大总奖励 I(C语言版)
1.题目: 给你一个整数数组 rewardValues,长度为 n,代表奖励的值。 最初,你的总奖励 x 为 0,所有下标都是 未标记 的。你可以执行以下操作 任意次 : 从区间 [0, n - 1] 中选择一个 未标记 的下标 i。如果…...
【力扣】GO解决子序列相关问题
文章目录 一、引言二、动态规划方法论深度提炼子序列问题的通用解法模式 三、通用方法论应用示例:最长递增子序列(LeetCode题目300)Go 语言代码实现 四、最长连续递增序列(LeetCode题目674)Go 语言代码实现 五、最长重…...
Ubuntu20.04安装VM tools并实现主机和虚拟机之间文件夹共享
1、Ubuntu20.04安装VM tools 参考这个,很详细:Ubuntu 20.04 安装 VMwareTools 教程 2、实现主机与VMware虚拟机共享文件夹 设置共享文件夹参考:windows和虚拟机互传文件的三种方式 挂载操作参考:主机与VMware虚拟机共享文件夹&…...
Linux 学习笔记(十七)—— 文件系统
终极目标:理解 inode 和 软硬连接; 文件系统:Ext2; 文件 文件内容 文件属性; ——> 磁盘上存储的文件 存储的文件内容 存储的文件属性; Linux系统中:文件内容使用数据块存储,文件属性使用inode(固定…...
【计算机网络 - 基础问题】每日 3 题(五十八)
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?typeblog 📣专栏地址:http://t.csdnimg.cn/fYaBd 📚专栏简介:在这个专栏中,我将会分享 C 面试中常见的面试题给大家~ ❤️如果有收获的话,欢迎点赞…...
Netty入门基础:IO模型中BIO\NIO概念及区别【附演示代码】
文章目录 😀BIO💢实战demo 🌈NIO🏍Buffer核心属性核心方法 🎗Channel🎈Selector核心方法 🧨实战demo 🎨粘包与半包 😀BIO 传统IO模型,同步阻塞,每…...
vue2 使用环境变量
一. 在根目录下创建.env.xxx文件 .env 基础系统变量,无论何种环境,都可使用其中配置的值,其他环境中的变量会覆盖.env中的同名变量。 .env.development 开发环境 .env.production 生产环境 .env.staging 测试环境 二. 内容格式 vue2 使用是以…...
数据预处理
继续提取代码片段: 12. **导入iris数据集并查看前5行数据**: python from sklearn.datasets import load_iris iris load_iris() X iris.data print(iris数据集的维度为:, X.shape) print(iris数据集的前5行数据为:\n, X[:5]) …...
django宠物领养管理系统-计算机毕业设计源码26858
目录 1 绪论 1.1 选题背景与意义 1.2国内外研究现状 1.3论文结构与章节安排 2系统分析 2.1 可行性分析 2.2 系统流程分析 2.2.1 数据流程 3.3.2 业务流程 2.3 系统功能分析 2.3.1 功能性分析 2.3.2 非功能性分析 2.4 系统用例分析 2.5本章小结 3 系统总体设计 3…...
使用TeamViewer远程局域网内的两台电脑
有个场景,有人还不知道TV可以局域网操作,记录一下。 主要就是修改设置,将取消激活改为接受 然后输入受控端的ip即可...
GUI简介、Swing的常用组件、java程序的运行过程、class文件、JAR、runable_jar、双括号初始化
GUI简介 GUI:图形用户界面,在计算机中采用图形的方式显示用户界面 java的GUI开发 AWT:java最早推出的GUI编程开发包,界面风格跟随操作系统SWT:eclipse就是java使用SWT开发的Swing:在AWT的基础上扩充了功能…...
@Autowired和@Resource和getBean()区别
今天遇到一个对我来说很奇葩的错误,我想在Service中注入bean,我这里使用了Autowired和Resource都不能注入,导致初始化失败,使用了getBean()方法就可以注入。从来没有遇到过这个问题。后来我查询了一下,才明白了原理。我…...
Merlion笔记(四):添加一个新的预测模型
文章目录 1 模型配置类2 模型类3 运行模型:一个简单的例子4 可视化5 定量评估6 定义一个基于预测器的异常检测器 本文提供了一个示例,展示如何向 Merlion 添加一个新的预测模型,遵循 CONTRIBUTING.md 中的说明。建议在阅读本篇文章之前,先查…...
【论文阅读】ESRGAN
学习资料 论文题目:增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks)论文地址:[1809.00219] ESRGAN:增强型超分辨率生成对抗网络代码:xinntao / ESRGAN&am…...
电脑异常情况总结
文章目录 笔记本无症状息屏黑屏 笔记本无症状息屏黑屏 🍎 问题描述: 息屏导致黑屏;依次操作计算机--》右键--》管理--》事件查看器--》Windows日志--》系统;从息屏到异常黑屏之间出现了很多错误,如下:事件…...
[项目详解][boost搜索引擎#1] 概述 | 去标签 | 数据清洗 | scp
目录 一、前言 二、项目的相关背景 三、搜索引擎的宏观原理 四、搜索引擎技术栈和项目环境 五、正排索引 VS 倒排索引--原理 正排索引 分词 倒排索引 六、编写数据去除标签和数据清洗模块 Parser 1.数据准备 parser 编码 1.枚举文件 EnumFile 2.去标签ParseHtml(…...
PL/I语言的起源?有C语言,有B语言和A语言吗?为什么shell脚本最开始可能有#!/bin/bash字样?为什么不支持嵌套注释?
PL/I语言的起源 在20世纪50~60年代,当时主流的编程语言是COBOL/FORTRAN/ALGOL等,IBM想要设计一门通用的编程语言,已有的编程语言无法实现此要求,故想要设计一门新语言,即是PL/I. PL/I是Programming Language/One的缩写…...
gin入门教程(3):创建第一个 HTTP 服务器
首先设置golang github代理,可解决拉取git包的时候,无法拉取的问题: export GOPROXYhttps://goproxy.io再查看自己的go版本: go version我这里的版本是:go1.23.2 linux/arm64 准备工作做好之后就可以进行开发了 3.…...
wordpress4.9.3漏洞/产品网络推广深圳
在很多情况下,我们需要通过树列表进行数据的展示,如一些有层次关系的数据,通过有层级的展示,能够使用户更加直观查看和管理相关的数据。在一般Winform开发的情况下,可以使用微软的TreeView控件,也可以使用D…...
wordpress文章如何调整字体/广告咨询
与WifiMonitor.java负责监控supplicant状态不同,WifiService.java负责给supplicant下命令,WifiService.java是framework中wifi的核心模块。1 WifiService是server端,WifiManager是client端WifiService处理WifiManager发来的各种命令2 AsyncCh…...
连云港营销型网站建设/前端seo优化
Chapter27:参数方程和极坐标27.参数方程和极坐标27.1 参数方程27.1.1 参数方程的导数27.1.2 参数定义的曲线长度27.1.3 参数化曲线的旋转体表面积27.2 极坐标27.2.1 极坐标与笛卡尔坐标互换27.2.2 极坐标中画曲线常见的极坐标曲线27.2.3 求极坐标曲线的切线27.2.4 求…...
做微网站用哪个平台/seo免费优化网站
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 考虑提供一种网络功能, 教师在自己机器上面画图, 能够显示给学生; 或获取学生的图形, 并在其 基础上修改绘制, 学生能看到画图过程. 设学生机器为S, 教师机器为T, 服务器为V. 一般思路: S,T 通过服务器V连接, 通过V传输…...
龙华app网站制作/优化设计四年级上册数学答案
linux 系统则是由 cron (crond) 这个系统服务来控制的。Linux 系统上面原本就有非常多的计划性工作,因此这个系统服务是默认启动的。另 外, 由于使用者自己也可以设置计划任务,所以, Linux 系统也提供了使用者控制计划任务的命令 :crontab 命…...
php工具箱是直接做网站的吗/郴州网站seo外包
综合实验 实验要求: 1、添加vlan10,vlan20,vlan30,vlan40,SW1与SW2之间做以太网通道,与交换机SW3、4、5、6之间做trunk链路。 2、vpcs1分配vlan10,真机分配vlan20,vpcs2分配vlan30&a…...