Leetcode 4. Median of Two Sorted
2017-09-16 本文已影响0人
岛上痴汉
这题想错了,复杂度并不符合要求囧
原题地址:https://leetcode.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/description/
题目描述
There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively.
Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)).
在log(m+n)的时间复杂度内找出两个数组的中位数。数组元素总数是偶数的话取中间两个值的均值。
解题思路
分别为两个数组维护一个最大堆,计算出元素总数t
,每次比较两个堆堆顶的元素大小,弹出较大的那个,进行(t-1)/2
次这样的操作之后,再根据元素总个数的奇偶来返回适当的值,如果是奇数,只要取当前两个堆顶元素中较大的那个返回,如果是偶数,就要进行两次这样的操作然后求均值。全程都要注意某个数组的堆为空或者在过程中变空的情况。
代码
#include <algorithm>
class Solution {
public:
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int total = nums1.size()+nums2.size();
int mid = (total-1)/2;
make_heap(nums1.begin(),nums1.end());
make_heap(nums2.begin(),nums2.end());
for(int i =0;i<mid;i++){
if(nums1.empty()){
pop_heap(nums2.begin(),nums2.end());
nums2.pop_back();
}else if(nums2.empty()){
pop_heap(nums1.begin(),nums1.end());
nums1.pop_back();
}else if(nums1.front()>=nums2.front()){
pop_heap(nums1.begin(),nums1.end());
nums1.pop_back();
}else if(nums2.front()>nums1.front()){
pop_heap(nums2.begin(),nums2.end());
nums2.pop_back();
}
}
if(total%2==0){
int a,b;
if(nums1.empty()){
a=nums2.front();
pop_heap(nums2.begin(),nums2.end());
nums2.pop_back();
b=nums2.front();
return (double)(a+b)/2;
}else if(nums2.empty()){
a=nums1.front();
pop_heap(nums1.begin(),nums1.end());
nums1.pop_back();
b=nums1.front();
return (double)(a+b)/2;
}
if(nums1.front()>=nums2.front()){
a=nums1.front();
pop_heap(nums1.begin(),nums1.end());
nums1.pop_back();
}else if(nums2.front()>nums1.front()){
a=nums2.front();
pop_heap(nums2.begin(),nums2.end());
nums2.pop_back();
}
if(nums1.empty()){
b=nums2.front();
return (double)(a+b)/2;
}else if(nums2.empty()){
b=nums1.front();
return (double)(a+b)/2;
}else if(nums1.front()>=nums2.front()){
b=nums1.front();
return (double)(a+b)/2;
}else if(nums2.front()>nums1.front()){
b=nums2.front();
return (double)(a+b)/2;
}
}else{
if(nums1.empty()){
return nums2.front();
}
if(nums2.empty()){
return nums1.front();
}
return (nums1.front()>nums2.front()?nums1.front():nums2.front());
}
}
};