Median of Two Sorted Arrays

描述

There are two sorted arrays A and B 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)).

分析

这是一道非常经典的题。这题更通用的形式是,给定两个已经排序好的数组,找到两者所有元素中第k大的元素。

O(m+n)的解法比较直观,直接merge两个数组,然后求第k大的元素。

不过我们仅仅需要第k大的元素,是不需要“排序”这么昂贵的操作的。可以用一个计数器,记录当前已经找到第m大的元素了。同时我们使用两个指针pApB,分别指向A和B数组的第一个元素,使用类似于merge sort的原理,如果数组A当前元素小,那么pA++,同时m++;如果数组B当前元素小,那么pB++,同时m++。最终当m等于k的时候,就得到了我们的答案,O(k)时间,O(1)空间。但是,当k很接近m+n的时候,这个方法还是O(m+n)的。

有没有更好的方案呢?我们可以考虑从k入手。如果我们每次都能够删除一个一定在第k大元素之前的元素,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A和B都是有序的,我们应该充分利用这里面的信息,类似于二分查找,也是充分利用了“有序”。

假设A和B的元素个数都大于k/2,我们将A的第k/2个元素(即A[k/2-1])和B的第k/2个元素(即B[k/2-1])进行比较,有以下三种情况(为了简化这里先假设k为偶数,所得到的结论对于k是奇数也是成立的):

  • A[k/2-1] == B[k/2-1]
  • A[k/2-1] > B[k/2-1]
  • A[k/2-1] < B[k/2-1]
    如果A[k/2-1] < B[k/2-1],意味着A[0]A[k/2-1]的肯定在ABA \cup B的top k元素的范围内,换句话说,A[k/2-1]不可能大于ABA \cup B的第k大元素。留给读者证明。

因此,我们可以放心的删除A数组的这k/2个元素。同理,当A[k/2-1] > B[k/2-1]时,可以删除B数组的k/2个元素。

A[k/2-1] == B[k/2-1]时,说明找到了第k大的元素,直接返回A[k/2-1]B[k/2-1]即可。

因此,我们可以写一个递归函数。那么函数什么时候应该终止呢?

  • 当A或B是空时,直接返回B[k-1]或A[k-1];
  • 当k=1是,返回min(A[0], B[0]);
  • 当A[k/2-1] == B[k/2-1]时,返回A[k/2-1]或B[k/2-1]

    代码

  1. // Median of Two Sorted Arrays
  2. // Time Complexity: O(log(m+n)),Space Complexity: O(log(m+n))
  3. public class Solution {
  4. public double findMedianSortedArrays(final int[] A, final int[] B) {
  5. int total = A.length + B.length;
  6. if (total %2 == 1)
  7. return findKth(A, 0, B, 0, total / 2 + 1);
  8. else
  9. return (findKth(A, 0, B, 0, total / 2)
  10. + findKth(A, 0, B, 0, total / 2 + 1)) / 2.0;
  11. }
  12. private static int findKth(final int[] A, int ai, final int[] B, int bi, int k) {
  13. //always assume that A is shorter than B
  14. if (A.length - ai > B.length - bi) {
  15. return findKth(B, bi, A, ai, k);
  16. }
  17. if (A.length - ai == 0) return B[bi + k - 1];
  18. if (k == 1) return Math.min(A[ai], B[bi]);
  19. //divide k into two parts
  20. int k1 = Math.min(k / 2, A.length - ai), k2 = k - k1;
  21. if (A[ai + k1 - 1] < B[bi + k2 - 1])
  22. return findKth(A, ai + k1, B, bi, k - k1);
  23. else if (A[ai + k1 - 1] > B[bi + k2 - 1])
  24. return findKth(A, ai, B, bi + k2, k - k2);
  25. else
  26. return A[ai + k1 - 1];
  27. }
  28. };

原文: https://soulmachine.gitbooks.io/algorithm-essentials/content/java/search/median-of-two-sorted-arrays.html