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Python尋找兩個有序數(shù)組的中位數(shù)
審題：
1.找出意味著這是一個查找算法題
2.算法復雜度log級別，就是提示你是二分查找
3.二分查找實現(xiàn)一般為遞歸
（1）遞歸包括遞歸體
（2）終止條件
思路：
定理：
1.有序數(shù)組中有一半的元素小于等于數(shù)組的中位數(shù)，有一半的元素大于等于中位數(shù)（如果數(shù)組中元素個數(shù)是奇數(shù)，那么這里的一半并不是嚴格意義的1/2）
2.如果我們?nèi)サ羝渲幸粋€數(shù)組比中位數(shù)小的k個數(shù)，再去掉另一個數(shù)組中比中位數(shù)大的k個數(shù)，得到的合并子數(shù)組的中位數(shù)和原來的中位數(shù)相同。
eg：[1,2,3],[1,2,3] => [1,1,2,2,3,3]
根據(jù)定理去除元素[2,3],[1,2] => [1,2,2,3]中位數(shù)沒變。我用了特殊的例子解釋，你可以自行換一個試一試。如果兩個的數(shù)組長度不一樣的時候，不能去掉各自的一半，要去掉相同的個數(shù)，下面會細說
解題思路：
假設兩個數(shù)組的中位數(shù)分別是a[m1],b[m2]
1.if a[m1] == b[m2] ，那么剛好有一半的元素小于a[m1],那么a[m1]就是要找的中位數(shù)。參考上面的列子
2.if a[m1] < b[m2]，根據(jù)定理1可知，這個中位數(shù)只可能出現(xiàn)在a[n1/2 ~ n1-1]或者b[0 ~ n2/2].也就是說合并這兩個數(shù)組的中位數(shù)和原來的數(shù)組合并的數(shù)組的中位數(shù)是一樣的。 根據(jù)定理2可知：
1.數(shù)組長度一樣的時候，去除掉一半是合理的。
2.數(shù)組長度不一樣，這么做中位數(shù)可能發(fā)生變化。解決方案就是去除掉相同個數(shù)的元素。why？假設n1 < n2, 兩個數(shù)組就去掉n1/2個元素。那就不在是上面的范圍（a[n1/2 ~ n1-1]或者b[0 ~ n2/2]），而是a[n1/2 ~ n1-1]或者b[0 ~ (-n1/2+n2-1)].
結(jié)論就是：只能刪除a的n1/2(向下取整)
3.if a[m1] > b[m2],和上面分析類似，中位數(shù)只能出現(xiàn)在a的前半段或者b的后半段。也就是說a[0 ~ n1/2]和b[n1/2 ~ n2-1]的中位數(shù)和原來的中位數(shù)相同。
參考：LeetCode參考答案
class Solution:
def findMedianSortedArrays(self, nums1, nums2):
"""
:type nums1: List[int]
:type nums2: List[int]
:rtype: float
"""
m, n = len(nums1), len(nums2)
if m > n:
nums1, nums2, m, n = nums2, nums1, n, m
if n == 0:
raise ValueError
imin, imax, half_len = 0, m, (m + n + 1) // 2
while imin <= imax:
i = (imin + imax) // 2
j = half_len - i
if i < m and nums2[j-1] > nums1[i]:
# i is too small, must increase it
imin = i + 1
elif i > 0 and nums1[i-1] > nums2[j]:
# i is too big, must decrease it
imax = i - 1
else:
# i is perfect
if i == 0: max_of_left = nums2[j-1]
elif j == 0: max_of_left = nums1[i-1]
else: max_of_left = max(nums1[i-1], nums2[j-1])
if (m + n) % 2 == 1:
return max_of_left
if i == m: min_of_right = nums2[j]
elif j == n: min_of_right = nums1[i]
else: min_of_right = min(nums1[i], nums2[j])
return (max_of_left + min_of_right) / 2.0 當前題目：Python尋找兩個有序數(shù)組的中位數(shù)實例詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)站鏈接：http://fisionsoft.com.cn/article/hpdpj.html
