題目:在兩個排序陣列中尋找第k小的數
舉例:arr1=[1,2,3,4,5],arr2=[3,4,5],k=1
1是所有數中第一小的數,所以返回1
arr1=[1,2,3],arr2=[3,4,5,6],k=4
3是所有數中第4小的數,所以返回3
要求:如果arr1的長度為n,arr2的長度為m,時間複雜度請達到o(log(min),額外空間複雜度為o(1)
思路:暴力解法坑定是將兩個陣列放到一起再進行排序,然後再找出第k個,但這樣的時間複雜度肯定超了,一看到logn,就想起肯定與二分查詢有關
看到這個題,我們先來看乙個稍簡單的同類的題,如下:
題目:在兩個長度相同的排序陣列中找到上中位數給定兩個有序陣列arr1和arr2,已知兩個陣列的長度都為n,求兩個陣列中的所有數的上中位數
舉例:arr1=[1,2,3,4].arr2=[3,4,5,6
]總共有8個數,那麼上中位數是第4小的數,所以返回3
arr1=[0,1,2],arr2=[3,4,5
]總共有6個數,那麼上中位數是第3小的數,所以返回2
要求:時間複雜度o(logn),額外空間複雜度為o(
1)
先來分析一下這個題:根據時間複雜度的要求,我們首先利用二分的方式來尋找上中位數
1.假定兩陣列分別為arr1[start1,end1] 、arr2[start2,end2]
初始時,start1=0,end1=n-1;start2=0,end2=n-1.
2.如果srart1==end1,那麼也有start2==end2;
表明每個陣列內此時各只有乙個元素,總元素數為2,上中位數為其中較小的那個
所以直接返回 min(arr1[start1],arr2[start2]);
3.如果srart1!=end1,說明此時兩個陣列的長度均大於1,
則令 mid1=(start1+end1)/2 ;mid2=(start2+end2)/2 .來表示兩個陣列的中間位置
這個時候需要分情況討論了;
a.如果arr1[mid1]==arr2[mid2]時, 直接返回arr1[mid1]或arr2[mid2]
舉個例子來說明一下:
(1).當兩個陣列的長度都為奇數時
arr1= 、其中的a1表示第乙個數,a5表示第5個數,(不表示值)下同
arr2=
此時a3==b3,由於兩個陣列本身是有序的,在a3前面壓著2個數,在b3前面壓著2個數,所以a3,b3前面共壓了4個數,現在要求第5小的數(總共有10個數,故上中位數為5),必然是a3或是b3,而a3==b3,所以直接返回這兩個數中任乙個即可,即返回arr1[mid1]
(2).當兩個陣列的長度都為偶數時
arr1=
arr2=
此時a2==b2,由於兩個陣列本身是有序的,在a2前面壓著1個數,在b2前面壓著1個數,所以a2,b2前面共壓了2個數,現在要求第4小的數(總共有8個數,故上中位數為4),必然是a2或是b2,而a2==b2,所以直接返回這兩個數中任乙個即可,即返回arr1[mid1]
b.如果arr1[mid1] > arr2[mid2]時,
舉個例子來說明一下:
(1).當兩個陣列的長度都為奇數時
arr1= 、其中的a1表示第乙個數,a5表示第5個數,(不表示值)下同
arr2=
此時a3>b3,由於兩個陣列本身是有序的,在b3前面必然至少壓著2個數,而在a3前面至少壓著5個數(a1,a2,b1,b2,b3),所以a3至少應該是第6個數起(因為已經知道前面有5個數肯定比它要小),後面的a4最好情況下也是第7個數起,再後面的a5也必然是大於5的,(因為此時陣列總長度為10,要尋找第5小的數),故此時對於arr1陣列,第5小數必然要在裡面找,而對於arr2陣列,b2 可能是第5小數嗎?不可能,因為在arr2陣列中b2 前只壓了1個數,在ar1陣列中,b2最多只能把2個數(a1,a2)壓在底下,所以b2最好情況下也只能是第4小數,而對於b1 ,由於壓得數更少所以跟不可能,所以從b3 開始才有可能是第5小數
由於兩陣列長度要保持一致,現在來看一下兩陣列中第5小數可能會出現的位置
現在我們來找一下這兩個新陣列的共同的上中位數,也就是這6個數中第3小的數記為a,這個a 代表啥?就是a在這兩段陣列中,會把2個數壓在下面,同時也自然會把原來的arr2陣列中的b1,b2壓在下面,所以a 正好就是第5小的數,也就是我們要求的結果,所以解決問題的方法就是對新的兩個陣列繼續求上中位數,具體做法就是,直接令 end1=mid1,start2=mid2,然後重複求解上中位數就行
(2).當兩個陣列的長度都為偶數時
arr1=
arr2=
此時a2>b2,由於兩個陣列本身是有序的,a2前面至少壓著3個數,所以a2可能是第4小的數,而對於後面的a3,前面都至少壓了4個數了,必然不是,後面的a4更不用看了,對於陣列arr2,b2最好前面也是只壓了2個數(a1,b1),所以第4小數不可能是b2,更不可能是b1,
由於兩陣列長度要保持一致,現在來看一下兩陣列中第5小數可能會出現的位置
問題同樣轉化為了尋找新陣列的上中位數,所以令end1=mid1,start2=mid2+1.
c.如果arr1[mid1] < arr2[mid2]時,
分析方法與b是一樣的(就像b中兩陣列互換了下)
所以,陣列長為奇數時,令start1=mid1,end2=mid2
陣列長度為偶數時,令start1=mid1+1,end2=mid2,重複尋找上中位數就行
所以,我們可以給出整個演算法的**:
1public
int getupmedian(int arr1,int
arr2)
5int start1=0;6
int end1=arr1.length-1;7
int start2=0;8
int end2=arr2.length-1;9
int mid1=0,mid2=0;10
int offset=0;//
用於判斷過程中陣列的長度的奇偶
11while(start1if(arr1[mid1]26return
math.min(arr1[start1],arr2[start2]);
27 }
現在我們來看一下頭先的那個題,即尋找第k小數
思路:我們先記
長度較短的陣列為shortarr,長度記為lens
長度較長的陣列記為longarr,長度記為lenl
假設shortarr長度為10,表示第乙個數、第2個數、...
假設longarr長度為27,表示第乙個數,...
1.當k<1或k>lens+lenl,則k無效
2.如果k<=lens.
那麼在shortarr中選前面k個數,在longarr中也選前面k個數
則兩段陣列的上中位數就是第k 小數(等價於轉化成了兩個長度相同的陣列的形式)
3.如果k>lenl
如一共有37個數,求第33小的數(33>lenl==27)
在中a5及a5以前的數都不可能是第33小的數,因為就算a5比b27都大,此時a5==32,所以不可能,a5前面的也不可能,對於a6,如果a6>b27,則a6必然是第33小的數,直接返回a6,否則a6不是。同理在中也必然不可能是第33小的數,因為b22最大也只能為22+10=32,所以應從b23開始找,只要b23>a10,則b23必然是第33小,否則b23也不是,如果a6和b23有乙個滿足條件,則可以直接返回,否則說明,都不可能是,應在,這兩個陣列裡找他們的上中位數
4.lens如求第17小的數
在中每個數都有可能
在中b6以前的數必然是不可能的,因為對於b6,最大也只為6+10=16,b18以後的也不可能是,因為他本身就是長陣列中的第18個了
所以長陣列變成了這11個數,如果此時b7>a10,則可以直接返回b7,否則b7不是
再求和上中位數,則為答案
實現**為:
1public
int getupmedian(int arr1,int start1,int end1,int arr2,int start2,int
end2)else
if(arr1[mid1]19return
math.min(arr1[start1],arr2[start2]);20}
21public
int findkthnum(intarr1,intarr2,int
kth)
25if(kth<1||kth>arr1.length+arr2.length)
28intlongs=arr1.length>=arr2.length?arr1:arr2;
29intshorts=arr1.lengtharr1:arr2;
30int l=longs.length;
31int s=shorts.length;
32if(kth<=s)
35if(kth>l)
42if(longs[kth-s-1]>=shorts[s-1
])45
return getupmedian(shorts,0,s-l,longs,kth-s,kth-1
);46 }
參考:《程式設計師**面試指南》左程雲
快速排序 尋找無序陣列中的第k大的數
思路是利用快速排序 因為快速排序的分治思想可以將查詢的範圍縮小 快速排序的思想 low為陣列的起始點,high為陣列的尾部點。交替掃瞄 1.固定陣列的第乙個數為定點,從陣列的尾部high開始往左查詢,直到第乙個比定點小的數,和定點交換,因此當前點為空 high 2.從陣列的起始處,low找到第乙個比...
尋找單個無序陣列中第K小的數字
1 排序 對陣列進行排序 然後前k個元素就是需要查詢的元素,排序的方法可以採用快速排序,但是我們知道在快速 排序中如果已經是有序的陣列,採用快速排序的時間複雜度是o n 2 為了解決這種問題,通常選擇隨機選擇乙個 陣列值pivot作為基準,將陣列分為s1 pivot和s2 pivot,這樣就能避免快...
尋找第K小的數
尋找第k小的數屬於順序統計學範疇,通常我們可以直接在o nlgn 的時間內找到第k小的數,使用歸併排序或者堆排序對輸入資料按從小到大進行排序,然後選擇第k個即可。然而,我們還有更好的演算法。首先來看乙個簡單的問題,在乙個有n個元素的集合中,需要多少次比較才能確定其最小值呢?這可以很容易退出需要n 1...