http://blog.csdn.net/realxie/article/details/8078043 假设有长度分为为M和N的两个升序数组A和B,在A和B两个数组中查找第K大的数,即将A和B按升序合并后的第K个数. 解法一: 使用两个指针指向A和B的开头,很容易在O(M+N)的时间内完成,此算法略过. 解法二: 使用二分的方法.算法思想在代码注释中 #include <iostream> #include <string.h> #include <stdlib.h>

给定一个数组,数组中的数据无序,在一个数组中找出其第k个最小的数,例如对于数组x,x = {3,2,1,4,5,6},则其第2个最小的数为2  两个有序数组 找第k小 * 方案一 合并遍历 * 二:游标计数 * 题目只要求第k小的数,没必要花力气将数组全部再排序, * 可以定义两个游标分别指向两个有序数组,按序移动,并用i计数 * ,当i等于k-2时,返回两个游标指向的数中最小的那一个 public class MainActivity extends AppCompatActivity { i

[题目] 给定两个有序数组arr1和arr2,已知两个数组的长度分别为 m1 和 m2,求两个数组中的第 K 小数.要求时间复杂度O(log(m1 + m2)). [举例] 例如 arr1 = [1, 2,3],arr2 = [3,4,5,6],K = 4. 则第 K 小数为 3. 例如 arr1 = [0,1,2],arr2 = [3,4,5,7,8], K = 3; 则第 K 小数为 2. [难度] 难 解答 这道题和我上次讲的那一道题是非常非常类似的:递归打卡1:在两个长度相等的排序数组中

题目: 有两个数组A和B,假设A和B已经有序(从大到小),求A和B数组中所有数的第K大. 思路: 1.如果k为2的次幂,且A,B 的大小都大于k,那么 考虑A的前k/2个数和B的前k/2个数, 如果A[k/2]<B[k/2],说明A的前k/2个数一定在A和B总的前k个数中,因此只需要在A的k/2之后的数和B中查找第k/2大的数: 否则,说明A的前k/2个数一定在A和B总的前k个数中,因此只需要在B的k/2之后的数和A中查找第k/2大的数: 递归实现即可: 2.如果A+B的数组大小大于k 二分法,

传统解法,最直观的解法是O(m+n).直接merge两个数组,然后求第K大的数字. 如果想要时间复杂度将为O(log(m+n)).我们可以考虑从K入手.如果我们每次能够删除一个一定在第K个元素之前的元素,那么我们需要进行K次,但是如果每次我们都删除一半呢?由于两个数组都是有序的,我们应该充分利用这个信息. 假设A B 两数组的元素都大于K/2,我们将A B两数组的第K/2个元素进行比较.比较的结果有三种情况. A[K/2] == B[K/2] A[K/2] > B[K/2] A[K/2] <=

二分.情况讨论 因为数组有序,所以能够考虑用二分.通过二分剔除掉肯定不是第k位数的区间.如果数组A和B当前处理的下标各自是mid1和mid2.则 1.假设A[mid1]<B[mid2], ①.若mid1+mid2+2==k(+2是由于下标是从0開始的),则 mid1在大有序数组中下标肯定小于k,所以能够排除[0,mid1].此外.B[mid2]下标大于或等于k.能够排除[mid2+1,n]: ②.若mid1+mid2+2<k,则 mid1在大有序数组中下标肯定小于k,所以能够排除[0,mid1

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)). You may assume nums1 and nums2 cannot be both empty. Example 1: nums1 = [1, 3]

题目描述: 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 解法一:虽然不符合时间复杂度要求,但是为了说明一下思路,还是cover一下,

问题:两个已经排好序的数组,找出两个数组合并后的中位数(如果两个数组的元素数目是偶数,返回上中位数). 设两个数组分别是vec1和vec2,元素数目分别是n1.n2. 算法1:最简单的办法就是把两个数组合并.排序,然后返回中位数即可,由于两个数组原本是有序的,因此可以用归并排序中的merge步骤合并两个数组.由于我们只需要返回中位数,因此并不需要真的合并两个数组,只需要模拟合并两个数组:每次选数组中较小的数,统计到第(n1+n2+1)/2个元素就是要找的中位数.算法复杂度为O(n1+n2) in

1.取上中位数 题目: 给定两个有序数组arr1和arr2,两个数组长度都为N,求两个数组中所有数的上中位数.要求:时间复杂度O(logN).      例如:          arr1 = {1,2,3,4};          arr2 = {3,4,5,6};          一共8个数则上中位数是第4个数,所以返回3.          arr1 = {0,1,2};          arr2 = {3,4,5};          一共6个数则上中位数是第3个数,所以返回2. 思

问题:两个已经排好序的数组,找出两个数组合并后的中位数(如果两个数组的元素数目是偶数,返回上中位数). 感觉这种题目挺难的,尤其是将算法完全写对.因为当初自己微软面试的时候遇到了,但是没有想出来思路.看网上写了一堆解法,但是将思路说得非常清楚的少之又少. 有两种思路,一个是算法导论里面的,一个是求解k大元素.建议使用下面第二种思路,代码少不容易出错. 下面的内容摘自:https://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7584838 求解中位数,算

(这也是一道leetcode的经典题目:<LeetCode>解题笔记:004. Median of Two Sorted Arrays[H] 问题介绍 这是个超级超级经典的分治算法!!这个问题大致是说,如何在给定的两个有序数组里面找其中的中值,或者变形问题,如何在2个有序数组数组中查找Top K的值(Top K的问题可以转换成求第k个元素的问题).这个算法在很多实际应用中都会用到,特别是在当前大数据的背景下. 我觉得下面的这个思路特别好,特别容易理解!!请按顺序看.是来自leetcode上的s

解法参考 <[分步详解]两个有序数组中的中位数和Top K问题> https://blog.csdn.net/hk2291976/article/details/51107778 里面求中位数的方法很巧妙,非常值得借鉴,这里写一个用类似思想实现 求第k个最小数的值 这里没有虚加 #,因为求k个最小数的值 不需要考虑 奇偶问题,所以更简单,代码如下: //[2,3,5] [1 4 7 9] 第k个小的树的数,比如k=3 那么就返回3 int findTopKSortedArrays(vector

原题: 假设有两个有序的整型数组int *a1, int *a2,长度分别为m和n.试用C语言写出一个函数选取两个数组中最大的K个值(K可能大于m+n)写到int *a3中,保持a3降序,并返回a3实际的长度. 函数原型为int merge(int *a3, int *a1, int m, int *a2, int n, int k) 解题思路:此题为两个有序数组的合并:  设置两个下标索引 i和j,逐个比较a1[i]和a2[j],大的进入a3;  当a1或者a2已经全部被排序,就将另一个数组部

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分析,这个在C#中,可以先合并数组.然后对数组进行sort,然后分析找出中位数.代码

题目 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)). 代码实现 package com.ddc.learn; import java.util.Arrays; /** * 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)). */ public class FindMedianSo

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 思路:计算两个数组的长度,按照依次对比大小的方式把两个数组合并成一个,按照长度求出计算中位数的是哪

''' 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 ''' class Solution: def findMedianSor

题目原文 Selection in two sorted arrays. Given two sorted arrays a[] and b[], of sizes n1 and n2, respectively, design an algorithm to find the kth largest key. The order  of growth of the worst case running time of your algorithm should be logn, where n

题目:找出这两个有序数组的中位数 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 方法一:清奇思路,空间换时间(本人写的) cla

查找两个有序数组中的第K个元素 int FindKth(int a[], int b[], int k, int astart, int aend, int bstart, int bend) { ; ; ) { return b[bstart + k]; } ) { return a[astart + k]; } ) { return a[astart] > b[bstart] ? b[bstart] : a[astart] ; } int amid = aLen * k / (aLen +