查找两个已经排好序的数组的第k大的元素
http://www.cnblogs.com/buptLizer/archive/2012/03/31/2427579.html
给出两个排好序的数组 ,不妨设为a,b都按升序排列,及k的值,求出第k大的那个元素。
分析这个题目,如果题目没有时间复杂度的要求,我们可以定义两个指针i,j分别指向a,b,如果a[i]<b[j]则i++否则
j++,这个记录下走了多少步,如果==k步,则找到了第k大的元素,复杂度为O(k).
那么如果有复杂度的要求,要求为O(log(len_a+len_b))呢,这个就得好好考虑,怎么利用二分来解决这个问题。
判断a[mid_a] 与 b[mid_b]的关系
如果a[mida] < b[mid_b]
1)k小于等于mida + midb + 1,那么b数组从mid_b开始就没有用了,缩小b的搜索范围
2)k大于mida + midb + 1, 那么a数组从low到mid_a开始就没用了,缩小a的搜索范围
3)终止条件是 a搜索完 返回b中元素或者相反
int get_k_from_sorted_array2(int* a, int*b, int la, int ha, int lb, int hb, int k)
{if(la > ha)return b[lb + k - 1];if(lb > hb)return a[la + k - 1];int mida = (la + ha)>>1;int midb = (lb + hb)>>1;int num = mida- la + midb - lb + 1;cout<<la<<" "<<ha<<" "<<lb<<" "<<hb<<" "<<num<<" "<<a[mida]<<" "<<b[midb]<<endl;if(a[mida] <= b[midb]){if(k <= num)return get_k_from_sorted_array2(a, b, la, ha, lb, midb - 1, k);elsereturn get_k_from_sorted_array2(a, b, mida + 1, ha, lb, hb, k - (mida - la + 1));}else{if(k <= num)return get_k_from_sorted_array2(a, b, la, mida - 1, lb, hb, k);elsereturn get_k_from_sorted_array2(a, b, la, ha, midb + 1, hb, k - (midb - lb + 1));}
}
int _func2(int* a, int a_len, int* b, int b_len, int k)
{int rst = 0;if(a_len + b_len < k)return -1;int p1 = a_len > k ? k : a_len;int p2 = b_len > k ? k : b_len;cout<<p1<<" "<<p2<<endl;rst = get_k_from_sorted_array2(a, b, 0, p1 - 1, 0, p2 - 1, k);return rst;
}
还有更霸气的解答:
http://blog.csdn.net/beiyeqingteng/article/details/7533304
前言:
这道题是一道非常常见的面试题,也是一道能够考察一个人的编程能力和算法的一道题。如果要求复杂度为 O(k), 是比较容易做出来的,但是,一般来讲,面试官要求给出更低复杂度的算法。网上有很多不同的解法,但是,总的来讲,那些程序考虑的因素太多,比较难懂,而且结构很乱。在这里写出自己的方法。本文的算法复杂度为 O(lg K)。
PS. 如果你没有见过这个题目,并且能够在30分钟内写出没有bug的,复杂度为 O(lg K) 的程序,我愿意拜你为师,呵呵。
问题:
给定两个已经排序的数组(假设按照升序排列),然后找出第K小的数。比如数组A = {1, 8, 10, 20}, B = {5, 9, 22, 110}, 第 3 小的数是 8.
分析:
### 最好自己先动手写一写,然后再看后面的分析,因为自己写过一遍以后,才能发现这个程序的难处在哪里。###
因为两个数组已经排序了,所以,要找出第 k 小的值,我们可以给每个数组设置一个“指针”, 比如pa, pb。在初始状态,两个指针分别指向第一个起始值,即pa = 0, pb = 0。然后,我们开始进行比较,如果A数组的值比B数组的值小, 把A数组的指针pa向前移动,然后再进行比较。每次移动,我们都能够得到当前第 i 小的值(随着pa,pb 的移动,i 会逐渐变大)。
比如对于数组A = {1, 8, 10, 20}, B = {5, 9, 22, 110},初始时,pa = 0; pb = 0,因为(A[pa] = 1) < (B[pb] = 5), 所以,第 1 小的值为 1,这个时候,我们会把 pa 向右移动,即 pa = 1, 并且 pb 保持不变: pb = 0. 然后再次比较A[pa] 和 B[pb] 的值,因为 (A[pa] = 8) > (B[pb] = 5), 所以,第 2 小的值是 5, 然后,我们增加 pb 的值。请注意,如果我们用一个变量来保存当前第 i 小的值 (随着pa, pb的移动,i 的值也会增加,那个变量保存的值也会改变)。那么,当pa + pb = k 的时候,那么那个变量保存的一定是第 k 小的值。
这里要注意的是,当一个数组的指针已经“到头”了,这个时候怎么进行越界处理呢?如果我们用if 来处理,在程序里会有一大堆的 if 判断语句,太难看了。我们这里可以用一个简单的判断语句就可以处理了。
- int Ai = (pa == A.length) ? Integer.MAX_VALUE : A[pa];
- int Bj = (pb == B.length) ? Integer.MAX_VALUE : B[pb];
(上面这个语句太牛逼了,但很可惜不是我自己写的,这是向人家学的。)有了这个语句,我们不用任何if语句,而且, 最最重要的是,我们可以从一开始就用这个语句来确定A[pa]和B[pb]的值,所以,从头到尾,不会有任何的改变,也不会有越界的情况出现(为何不会越界?看完后面的代码就知道了。) 。
好了,有了上面的分析,下面的代码就不难理解了。
- public static int kthTwoSortedArray(int[] A, int[] B, int k) throws Exception {
- if (k > A.length + A.length || k < 1) throw new Exception("out of range!");
- // pointer of array A
- int pa = 0;
- // pointer of array B
- int pb = 0;
- //store the kth value
- int kthValue = 0;
- while (pa + pb != k) {
- int Ai = (pa == A.length) ? Integer.MAX_VALUE : A[pa];
- int Bj = (pb == B.length) ? Integer.MAX_VALUE : B[pb];
- if (Ai < Bj) {
- pa++;
- kthValue = Ai;
- } else {
- pb++;
- kthValue = Bj;
- }
- }
- return kthValue;
- }
上面这个程序的复杂度是O(k),分析很简单,就不再讲了。
现在再来看如何得到 O(lg K) 的算法。
在上面的程序里,我们是逐一比较数组A 和数组B的值,但是,这样做还是太慢了,因为两个数组是已经排过序的,我们完全可以利用二分查找的方法来解决这样的问题。但是具体介绍怎么做之前,先讲一些预备知识。
对于数组A 、 B , 如果 B[pb] < A[pa] && B[pb] > A[pa - 1], 那么 B[pb] 一定是第 pa + pb + 1 小的数。 比如数组A = {1, 8, 10, 20}, B = {5, 9, 22, 110}, pa = 2, pb = 1, 这时,(B[pb] = 9) < (A[pa] =10) && (B[pb] = 9) > (A[pa - 1] = 8) ,那么,B[pb] = 9 一定是第 pa+pb+1 = 4 小的数。 换一句话说,如果我们要找第 k 小的数,那么, pa + pb = k - 1。而且,B[pb] < A[pa] && B[pb] > A[pa - 1] 或者 A[pa] < B[pb] && A[pa] > B[pb - 1] 中的其中一个必须成立。 如果不成立, 我们需要移动pa 和 pb 的位置来使得其中的一个式子成立 (参看代码)。这是本题算法的本质。
但是,这里也会出现”边界“问题,比如,k = 1, 那么 pa + pb = 1 - 1, 即 pa + pb = 0. 因为 pa >= 0, pb >=0, 所以,我们得到 pa = 0, pb = 0. 那么这样的话, 求A [pa-1]值的时候 就会有exception. 同理,对于数组A = {1, 8, 10, 20}, B = {5, 9, 22, 110},当k = 8 的时候, pa + pb = 8 - 1, 即 pa + pb = 7, 但是,pa <= 3, pb <= 3。边界的处理是这道题最最麻烦的地方。对于这个问题,我们用下面这段代码来解决。
- int Ai_1 = (pa == 0) ? Integer.MIN_VALUE : A[pa-1];
- int Bj_1 = (pb == 0) ? Integer.MIN_VALUE : B[pb-1];
- int Ai = (pa == A.length) ? Integer.MAX_VALUE : A[pa];
- int Bj = (pb == B.length) ? Integer.MAX_VALUE : B[pb];
通过上面这段代码,我们实际上是把数组延长了,每个数组多了两个值Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE, 这样,当pa = 0 是,我们也可以得到A[pa - 1] 的值:Ai_1 = ((pa == 0) ? Integer.MIN_VALUE : A[pa-1]); 当 pa = A.length 时,我们可以得到 A[pa]的值:Ai = (pa == A.length) ? Integer.MAX_VALUE : A[pa]。 这样,我们就不用担心越界的问题了。
有了上面的分析,代码就容易写出来了。
在程序里,我们设置 pa 的初始值为Math.min(A.length, k - 1),然后,通过增加或者减少pa 的值,来使得 B[pb] < A[pa] && B[pb] > A[pa - 1] 或者 A[pa] < B[pb] && A[pa] > B[pb - 1] 成立,代码中, delta 指的是 pa 的变化量,每次递归以后,delta的值变成一半。 在程序中用delta完成二分查找
public class FindKthSmallestValue {public static int findKthSmallest(int[] A, int[] B, int pa, int delta, int k) {int pb = (k - 1) - pa;//保证pb+ba = k -1int Ai_1 = ((pa == 0) ? Integer.MIN_VALUE : A[pa-1]);int Bj_1 = ((pb == 0) ? Integer.MIN_VALUE : B[pb-1]);int Ai = ((pa == A.length) ? Integer.MAX_VALUE : A[pa]);int Bj = ((pb == B.length) ? Integer.MAX_VALUE : B[pb]);//满足其中之一条件,就返回if (Bj_1 <= Ai && Ai <= Bj) return Ai;if (Ai_1 <= Bj && Bj <= Ai) return Bj;//delta表示pa的变化量(pa通过加减delta实现pa的增加或者减少)//如果 Ai > Bj, 我们要缩小pa的值,即 pa = pa - delta//因为 pb = (k - 1) - pa, 所以,如果delta的值太大,//pa会变得很小,因而 可能会导致 pb > B.length. 所以需要处理一下。// 对于pa = pa + delta 的处理也是一样if (Ai > Bj) {pa = ((k - 1) - (pa - delta) > B.length) ? k - 1 - B.length : pa - delta;//防止把pa调整的过小,而导致pb+pa<k-1return findKthSmallest(A, B, pa, (delta + 1) / 2, k);} else {pa = (pa + delta > A.length) ? A.length : pa + delta;return findKthSmallest(A, B, pa, (delta + 1) / 2, k); }}public static void main(String[] args) {int[] A = {1, 8, 8, 10, 20};int[] B = {5, 8, 8, 9, 22, 110};int k = 7;int pa = Math.min(A.length, k - 1);System.out.println(findKthSmallest(A, B, pa, (pa + 1) / 2, k));}
}
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