将一个序列内的数由小到大排列,此时位于中间位置的变量值称之为中值。
那么,已知两个有序列表,如何求它们共同的中值?
拿到这个问题,你首先想到的解决方法肯定是,把两个有序列表合并,然后统一做增序排序,最后一次性取出中值。
这样的做法,很简单方便,但效率并不高,因为排序的缘故,所以是O(N*logN)的算法。
那么,怎么进行优化呢?
可以参考有序线性表合并的算法:
1.用两个指针分别指向当前的有序列表,用一个新数组来接收比较过的较小数组元素。
2.比较两个指针指向的数组元素,将较小的存入新数组,该指针后移。这个过程将持续到,指针中某一个为空,或者中值已经被新数组接收,那么就直接返回中值。
3.如果阶段2完成后,有指针非空,而且此时中值并没有被新数组接收,那么,继续用该指针遍历有序列表,直到接收到中值,将其返回。
4.经过优化后的算法是O(m+n)的,效率很大地提高了。
var findMedianSortedArrays = function(nums1, nums2) { //两个列表的总元素个数 var totalLength = nums1.length + nums2.length; //总元素个数是否为奇数 var isOdd = totalLength % 2 === 0 ? false : true; //两个指针 var p1 = 0; var p2 = 0; //用于接收的新数组 var array = []; //只要指针仍然在范围内 while(p1 < nums1.length && p2 < nums2.length){ //将较小的元素压入新数组,指针后移 if(nums1[p1] < nums2[p2]){ array.push(nums1[p1]); p1++; } else{ array.push(nums2[p2]); p2++; } //如果此时已接收中值,弹出中值,返回 if(array.length === totalLength / 2 + 1){ return (array.pop() + array.pop()) / 2; } if(isOdd && array.length === Math.ceil(totalLength / 2)){ return array.pop(); } } //有一个指针已经出界了 //此时仍然没有接收到中值 //对另一个指针继续遍历 //直到接收中值,弹出中值,并返回 while(p1 < nums1.length){ array.push(nums1[p1]); if(array.length === totalLength / 2 + 1){ return (array.pop() + array.pop()) / 2; } if(isOdd && array.length === Math.ceil(totalLength / 2)){ return array.pop(); } p1++; } while(p2 < nums2.length){ array.push(nums2[p2]); if(array.length === totalLength / 2 + 1){ return (array.pop() + array.pop()) / 2; } if(isOdd && array.length === Math.ceil(totalLength / 2)){ return array.pop(); } p2++; } };
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