当前位置: 首页 > news >正文

寻找两个正序数的中位数(C)

最近面试,发现要手撕算法加上机试,被完败,索性给自己立一个目标,一周训练2次。

第一题。

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)) 。

示例 1:

输入:nums1 = [1,3], nums2 = [2]
输出:2.00000
解释:合并数组 = [1,2,3] ,中位数 2

示例 2:

输入:nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
输出:2.50000
解释:合并数组 = [1,2,3,4] ,中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5

提示:

  • nums1.length == m
  • nums2.length == n
  • 0 <= m <= 1000
  • 0 <= n <= 1000
  • 1 <= m + n <= 2000
  • -10^6 <= nums1[i], nums2[i] <= 10^6

这题力扣第四题,我看着简单,内容还可以一下子接受.想了快三个小时。

double get_mid(int* nums,int numsSize)
{if(numsSize%2){return nums[numsSize/2];}else{return (nums[numsSize/2]+nums[(numsSize)/2-1])*1.0/2;}
}double findMedianSortedArrays(int* nums1, int nums1Size, int* nums2, int nums2Size) {if((nums1Size==0)&&(nums2Size==0)) return 0;else if((nums1Size==0)&&(nums2Size!=0)){return get_mid(nums2,nums2Size);}else if((nums2Size==0)&&(nums1Size!=0)){return get_mid(nums1,nums1Size);}else{if(nums1[nums1Size-1] <=nums2[0]){int len = nums1Size+nums2Size ;int mid_index = len /2;if(len % 2 ) // 长度是奇数{if(mid_index >= nums1Size){return nums2[nums2Size-mid_index-1];}else{return nums1[mid_index]*1.0;}}else  //长度是偶数{if(mid_index < nums1Size){return (nums1[mid_index]+nums1[mid_index-1])*1.0/2;}else if((mid_index) == nums1Size){return (nums1[nums1Size-1]+nums2[0])*1.0/2;}else{return (nums2[nums2Size-mid_index-1]+nums2[nums2Size-mid_index])*1.0/2;}}}else if(nums2[nums2Size-1] <=nums1[0]){int len = nums1Size+nums2Size ;int mid_index = len /2;if(len % 2 ) //长度是奇数{if(mid_index >= nums2Size){return nums1[nums1Size-mid_index-1];}else{return nums2[mid_index];}}else //长度是偶数{if(mid_index < nums2Size){return (nums2[mid_index]+nums2[mid_index-1])*1.0/2;}else if((mid_index) == nums2Size){return (nums1[0]+nums2[nums2Size-1])*1.0/2;}else{return (nums1[nums1Size-mid_index-1]+nums1[nums1Size-mid_index])*1.0/2;}}}else{int len = nums1Size+nums2Size ;int mid_index = len /2;int count =0;int _n1 = 0,_n2=0;int last=0,midv=0;while(true){if(_n1 == nums1Size) {midv=nums2[_n2];count++;if(count == mid_index+1){if(len%2){return midv*1.0;}else{return (last+midv)*1.0/2;} }_n2++;last = midv;}else if(_n2 == nums2Size) {midv=nums1[_n1];count++;if(count == mid_index+1){if(len%2){return midv*1.0;}else{return (last+midv)*1.0/2;} }_n1++;last = midv;}else{if(nums1[_n1] >= nums2[_n2]){midv = nums2[_n2];count++;if(count == mid_index+1){if(len%2){return midv*1.0;}else{return (last+midv)*1.0/2;}}_n2++;last = midv;}else{midv = nums1[_n1];count++;if(count == mid_index+1){if(len%2){return midv;}else{return (last+midv)*1.0/2;}}_n1++;last = midv;}}}}}}

写的很烂很长,就是没有做过算法题目的人的思维,用了很多特殊情况来提高运算速度,其实把最后一个else提取出来也可以进行运算。但不知道为什么内存消耗很高。

http://www.lryc.cn/news/449029.html

相关文章:

  • YOLOv10涨点改进:IoU优化 | Unified-loU,用于高品质目标检测的统一loU ,2024年8月最新IoU
  • Spring Boot 实现动态配置导出,同时支持公式和动态下拉框渲染和性能优化案例示范
  • 一网打尽 运维必封的50个高危端口清单,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
  • 方法 WebDriverWait
  • LOESS(Locally Estimated Scatterplot Smoothing)
  • 每天学习一个技术栈 ——【Django Channels】篇(1)
  • js设计模式-工厂模式 单例模式 观察者模式 发布订阅模式 原型模式 代理模式 迭代器模式
  • 关于Java中的List<User>如何进行深拷贝
  • 2025 年 IT 前景:机遇与挑战并存,人工智能和云计算成重点
  • Cortex-A7和Cortex-M7架构处理器取中断向量全流程分析
  • MODELS 2024震撼续章:科技与可持续性的未来交响曲
  • CICD 持续集成与持续交付
  • “数据面”(Data Plane)是指负责实际数据处理和转发的部分
  • 面试题:MySQL你用过WITH吗?领免费激活码
  • consul 介绍与使用,以及spring boot 项目的集成
  • Linux常用命令shell常用知识 。。。。面试被虐之后,吐血整理。。。。
  • 压力测试指南-压力测试基础入门
  • Linux:LCD驱动开发
  • QT:常用类与组件
  • 企业内训|提示词工程师高阶技术内训-某运营商研发团队
  • K8S真正删除pod
  • 数据结构:队列及其应用
  • 26个用好AI大模型的提示词技巧
  • 线性表二——栈stack
  • 浏览器发送请求后关闭,服务器的处理过程
  • tee命令:轻松同步输出到屏幕与文件
  • 【经验技巧】如何做好S参数的仿测一致性
  • js逆向——webpack实战案例(一)
  • Spring Boot 进阶-Spring Boot的全局异常处理机制详解
  • 滚雪球学MySQL[7.1讲]:安全管理