算法的要求的时间复杂度是O(m+n)
func findMedianSortedArrays(nums1 []int, nums2 []int) float64 { // 获取两个数组的长度 nums1Length := len(nums1) nums2Length := len(nums2) // 总长度 sumLength := nums1Length + nums2Length halfLength := 0 // 确定半长,因为如果总长度是偶数,那么中位数就是两个数字的和除以2,如果总长度是奇数,那么中位数就是一位数字 if sumLength%2 != 0 { halfLength = (sumLength + 1) / 2 } else { halfLength = sumLength / 2 } // 这三个用来存储临时变量,也就是和中位数有关的一位或者两位数字 tmpNum0, tmpNum1, tmpNum2 := 0, 0, 0 // 题目要求时间复杂度是O(m+n),所以使用两个下标来遍历两个数组 nums1Index, nums2Index := 0, 0 // 这个循环就是最后找到中位数,循环比总长度的一半多找了后面的一个数字, // 这样的目的是当中位数是两个数字的时候,一次性就找出这两个数字,代码看起来会简单一点 // 最开始我循环的临界是i<halfLength,这样的结果是当中位数是两个数字的时候,后面会有很大一部分重复代码 for i := 0; i <= halfLength; i++ { // 第一个条件判断是当两个数组都还没有越界的时候,所以需要取两个数组中较小的那个数字 if nums1Length > nums1Index && nums2Length > nums2Index { // 取了某个数组中的数字,那个数组的下标就向后加1 // 使用tmpNum0保存临时值 if nums1[nums1Index] <= nums2[nums2Index] { tmpNum0 = nums1[nums1Index] nums1Index++ } else { tmpNum0 = nums2[nums2Index] nums2Index++ } } else if nums1Length <= nums1Index && nums2Length > nums2Index { // 当数组nums1已经发生了越界,那么此时只剩nums2,所以取nums2的数字 tmpNum0 = nums2[nums2Index] nums2Index++ } else if nums1Length > nums1Index && nums2Length <= nums2Index { // 当数组nums2已经发生了越界,那么此时只剩nums1,所以取nums1的数字 tmpNum0 = nums1[nums1Index] nums1Index++ } // 之前取出的数字保存在临时变量tmpNum0中 // 之前的值一直保存在tmpNum1中,tmpNum1一直在更新,直到更新到最中间的数字,或者中间的两个数字中较小的那个 // 只有最后一个数字,也就超过半数的那个数字保存tmpNum2中 if i < halfLength { tmpNum1 = tmpNum0 } else { tmpNum2 = tmpNum0 } } if sumLength%2 != 0 { // 此时中位数就只有一个 return float64(tmpNum1) } else { // 此时中位数是中间的两个数字的和除以2 return float64(float64((tmpNum1 + tmpNum2)) / 2) } }
总之最关键的是使用nums1Index和nums2Index两个下标同时遍历两个数组,就能确保时间复杂度达到要求。
然后遍历的时候,看哪个数组的当前下标对应的值小,就选用哪个数组的值
当某个数组的下标发生了越界,那么后面的数字都选自另一个数组
不可能发生两个数组同时越界的情况
原文地址:https://www.cnblogs.com/gyyyl/p/12680845.html
时间: 2024-10-31 04:57:20