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在两个排序数组中找到第K小的数

程序员文章站 2022-03-13 12:50:24
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给定两个有序数组arr1和arr2,再给定一个整数k,返回所有的数中第k小的数。要求时间复杂度O(log(min{M,N})),额外空间复杂度O(1)。

【基本思路】

  在解决这道题之前,先解决一个小问题:在两个长度相等的排序数组中找到上中位数。本题也深度利用了这个问题的解法。以下的getUpMedian方法的功能就是,在a1[s1…e1]和a2[s2…e2]两段长度相等的范围上找上中位数。

 def getUpMedian(a1, s1, e1, a2, s2, e2):
        while s1 < e1:
            mid1 = (e1 + s1) // 2
            mid2 = (e2 + s2) // 2
            offset = (e1 - s1 + 1) & 1 ^ 1
            if arr1[mid1] == arr2[mid2]:
                return arr1[mid1]
            elif arr1[mid1] > arr2[mid2]:
                e1 = mid1
                s2 = mid2 + offset
            else:
                s1 = mid1 + offset
                e2 = mid2
        return min(arr1[s1], arr2[s2])
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
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  假设两个数组,长度较短的数组为shortArr,长度记为lenS;长度较长的数组为longArr,长度记为lenL。那么对于整数k,有以下三种情况: 
   
  1、k < lenS。那么在shortArr中选前k个数,在longArr中也选前k个数,这两段数组中的中位数就是整体的第k个最小。

  2、k > lenL。对于longArr中的前k-lenS-1个数,都不能满足要求,因为即使它们比shortArr中所有的数都大,也无法达到第k个。longArr中的第k-lenS个数,如果它比shortArr中的所有数都大,那么它就是第k小数,否则,它也不是。对于shortArr中的前k-lenL-1个数,都不能满足要求,因为即使它们比longArr中所有的数都大,也无法达到第k个。shortArr中的第k-lenL个数,如果它比longArr中的所有数都大,那么它就是第k小数,否则,它也不是。如果shortArr[k-lenL-1]和longArr[k-lenS-1]都不是第k小的数,那么shortArr[k-lenL…lenS-1]和longArr[k-LenS…lenL-1]这两段数组 的中位数就是整体的第k小数。

  3、lenS < k < lenL。对于longArr中的前k-lenS-1个数,都不能满足要求,因为即使它们比shortArr中所有的数都大,也无法达到第k个。longArr中的第k-lenS个数,如果它比shortArr中的所有数都大,那么它就是第k小数,否则,它也不是。对于longArr中的第k个数以后部分,也都不能满足要求。如果longArr[k-lenS-1]不是第k小数,那么shortArr[0…lenS-1]和longArr[k-lenS…lenL-1]这两段数组 的中位数就是整体的第k小数。

【代码实现】

#python3.5
def findKthNum(arr1, arr2, k):
    if arr1 == None or arr2 == None:
        raise Exception("Your arr is invalid!")
    if k < 1 or k > (len(arr1) + len(arr2)):
        raise Exception("K is invalid!")
    longs = arr1 if len(arr1) > len(arr2) else arr2
    shorts = arr1 if len(arr1) <= len(arr2) else arr2
    l = len(longs)
    s = len(shorts)
    if k <= s:
        return getUpMedian(shorts, 0, k-1, longs, 0, k-1)
    if k > l:
        if longs[k-s-1] >= shorts[-1]:
            return longs[k-s-1]
        if shorts[k-l-1] >= longs[-1]:
            return shorts[k-l-1]
        return getUpMedian(longs, k-s, l-1, shorts, k-l, s-1)
    if longs[k-s-1] >= shorts[-1]:
        return longs[k-s-1]
    print(222)
    return getUpMedian(longs, k-s, k-1, shorts, 0, s-1)