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)) 。
拼接后查找时间复杂度O(m+n)
用二分查找法
找到分别的中间位置 mid1,mid2
最终结果nums1[mid1-1] < nums2[mid2] && nums1[mid1] > nums2[mid2-1]
package suanshu; /** * 两个不会同时为空的、大小为m和n的有序数组 * 找出两个数组的中位数 * 要求算法的时间复杂度为O(log(m+n)) */ public class Project003 { public static void main(String[] args) { /* int[] nums1 = new int[]{1}; int[] nums2 = new int[]{2,3,4,5};*/ int[] nums1 = new int[]{1, 3, 5, 7}; int[] nums2 = new int[]{2,4,6,7}; double f = findMedianSortedArrays(nums1, nums2); System.out.println(f); } /*时间复杂度log(m+n),用二分查找*/ public static double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) { /*两个数组的长度*/ int n1 = nums1.length; int n2 = nums2.length; /*默认n1长度小于n2,中位数在n1中取*/ if (n1 > n2) {//n1大,重新调用 return findMedianSortedArrays(nums2, nums1); } /*left是nums1的起点,right是nums2的起点,half是总数组的中点*/ int left = 0, right = n1, half = (n1 + n2 + 1) >> 1;//移位运算符优先级低于加减 while (left < right) {//left = right 说明找到中间值 int mid1 = left + (right - left) / 2;//nums1中点 int mid2 = half - mid1; //nums2中点 /*nums1的中界线小于nums2的中界线左边*/ if (nums1[mid1] < nums2[mid2 - 1]) { /*left向右移一半*/ left = mid1 + 1; } else { /*right向左移一半*/ right = mid1; } } int m1 = left; int m2 = half - left; /*找到临界值后,根据情况判断返回值*/ int ans1 = Math.max(m1 <= 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums1[m1 - 1], m2 <= 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums2[m2 - 1]); if ((n1 + n2) % 2 == 1) { return ans1; } int ans2 = Math.min(m1 >= n1 ? Integer.MAX_VALUE : nums1[m1], m2 >= n2 ? Integer.MAX_VALUE : nums2[m2]); return (ans1 + ans2) * 0.5; } }