【算法之美】求解两个有序数组的中位数 — leetcode 4. Median of Two Sorted Arrays
一道非常经典的题目,Median of Two Sorted Arrays。(PS:leetcode 我已经做了 190 道,欢迎围观全部题解 https://github.com/hanzichi/leetcode)
题意非常简单,给定两个有序的数组,求中位数,难度系数给的是 Hard,希望的复杂度是 log 级别。回顾下中位数,对于一个有序数组,如果数组长度是奇数,那么中位数就是中间那个值,如果长度是偶数,就是中间两个数的平均数。
O(nlogn)
最容易想到的解法是 O(nlogn) 的解法,将两个数组合并成一个,然后排序,排序用 JavaScript 数组内置的 sort 函数,复杂度 nlogn,最后根据数组长度选择中位数,非常容易理解。
var findMedianSortedArrays = function(nums1, nums2) {
// 合并数组
var s = nums1.concat(nums2);
// 排序
s.sort(function(a, b) {
return a - b;
});
var len = s.length;
// 根据数组长度求中位数
if (len & 1) return s[~~(len / 2)];
else return (s[len / 2 - 1] + s[len / 2]) / 2;
};
O(n)
将两个有序的数组合并成一个有序的数组,想到了什么?没错,这正是归并排序的关键一步。
关于归并排序,请看楼主以前写的这篇 【前端也要学点算法】 归并排序的JavaScript实现。这正是写博客的好处之一,可以将知识体系串联起来,比如这里我就不用介绍归并排序了,因为那篇文章我已经写的非常非常清楚了,而且就算现在我忘了,稍微看一遍也就能记起来了。
我们把归并排序中的 merge 函数拉出来,就 ok 了,一次线性的循环,复杂度降到了 O(n)。(其实应该是 O(n+m),方案一也一样,就不多加区别了)
var findMedianSortedArrays = function(nums1, nums2) {
// 合并数组,返回有序数组
var s = merge(nums1, nums2);
var len = s.length;
// 根据数组长度求中位数
if (len & 1) return s[~~(len / 2)];
else return (s[len / 2 - 1] + s[len / 2]) / 2;
};
function merge(left, right) {
var tmp = [];
while (left.length && right.length) {
if (left[0] < right[0])
tmp.push(left.shift());
else
tmp.push(right.shift());
}
return tmp.concat(left, right);
}
PS:其实对于此题,排序到一半就 ok 了,绝对的复杂度可以降到一半,不过也没什么必要。
O(logn)
以上两种解法,个人觉得难度系数对应的分别是 Easy 和 Medium,而 Hard 的解法应该把复杂度降到 log 级别。
换个方式思考,给出两个有序数组,假设两个数组的长度和是 len,如果 len 为奇数,那么我们求的就是两个数组合并后的第 (len >> 1) + 1 大的数,如果 len 为偶数,就是第 (len >> 1) 和 (len >> 1) + 1 两个数的平均数。
可以进一步扩展,给定两个有序数组,求第 k 大数。有序 + log 级别的复杂度,想到了什么?二分查找。
假设两个有序数组 a 和 b,长度分别是 m 和 n,求第 k 大数。假设在 a 中取 x 个,那么 b 数组中取的个数也就确定了,为 k - x 个,据此我们可以将两个数组分别一分为二,根据两边的边界值判断此次划分是否合理。而对于 x 的值,我们可以用二分查找。二分查找可以用迭代或者递归,这里我参考了 leetcode之 median of two sorted arrays 的递归写法,美中不足的是频繁调用了 slice 方法,可能导致性能下降。
var findMedianSortedArrays = function(nums1, nums2) {
var m = nums1.length;
var n = nums2.length;
var total = m + n;
var half = total >> 1;
if (total & 1)
return findKth(nums1, m, nums2, n, half + 1);
else
return (findKth(nums1, m, nums2, n, half) + findKth(nums1, m, nums2, n, half + 1)) / 2;
};
function findKth(a, m, b, n, k) {
// always assume that m is equal or smaller than n
if (m > n)
return findKth(b, n, a, m, k);
if (m === 0)
return b[k - 1];
if (k === 1)
return Math.min(a[0], b[0]);
// divide k into two parts
var pa = Math.min(k >> 1, m)
, pb = k - pa;
if (a[pa - 1] < b[pb - 1])
return findKth(a.slice(pa), m - pa, b, n, k - pa);
else if (a[pa - 1] > b[pb - 1])
return findKth(a, m, b.slice(pb), n - pb, k - pb);
else
return a[pa - 1];
}
如果有其他解法或者建议,欢迎探讨~
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