Mediana di due array ordinati
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Mediana di due array ordinati".
1. Impara
Il problema della "mediana di due array ordinati" è una sfida chiave nella sezione Ricerca binaria.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello hard in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per la mediana di due array ordinati.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema per la mediana di due array ordinati.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Dati due array ordinati nums1 e nums2 rispettivamente di dimensione m e n, restituisce la mediana dei due array ordinati.
La complessità complessiva del tempo di esecuzione dovrebbe essere O(log(m+n)).
Scrivi una funzione findMedianSortedArrays(nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float.
- •nums1.length == m, nums2.length == n
- •0 <= m <= 1000
- •0 <= n <= 1000
- •1 <= m + n <= 2000
- •-10^6 <= nums1[i], nums2[i] <= 10^6
Esempi
nums1 = [1, 3], nums2 = [2]
2.0
Merged array = [1, 2, 3]. The median is 2.0.
nums1 = [1, 2], nums2 = [3, 4]
2.5
Merged array = [1, 2, 3, 4]. The median is (2 + 3) / 2 = 2.5.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def find_median_sorted_arrays_opt(nums1, nums2):
A, B = nums1, nums2
total = len(nums1) + len(nums2)
half = total // 2
if len(B) < len(A): A, B = B, A
l, r = 0, len(A) - 1
while True:
i = (l + r) // 2
j = half - i - 2
Aleft = A[i] if i >= 0 else float("-infinity")
Aright = A[i + 1] if (i + 1) < len(A) else float("infinity")
Bleft = B[j] if j >= 0 else float("-infinity")
Bright = B[j + 1] if (j + 1) < len(B) else float("infinity")
if Aleft <= Bright and Bleft <= Aright:
if total % 2:
return min(Aright, Bright)
return (max(Aleft, Bleft) + min(Aright, Bright)) / 2
elif Aleft > Bright:
r = i - 1
else:
l = i + 1Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def find_median_sorted_arrays_brute(nums1, nums2):
merged = sorted(nums1 + nums2)
n = len(merged)
if n % 2 == 1:
return float(merged[n // 2])
return (merged[n // 2 - 1] + merged[n // 2]) / 2.0Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Binary Search data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema di ricerca binaria standard.
Domande correlate
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Risorse Python consigliate
Espandi le tue conoscenze con tutorial interattivi, foglietti illustrativi e confronti di codici correlati.
Cicli Python
Scopri come utilizzare i loop Python per eseguire iterazioni sui dati. Padroneggia le best practice sui cicli for, while, interruzione, continua e loop con esempi interattivi.
Come trovare la lunghezza di una lista in Python
Scopri come trovare la lunghezza di una lista in Python usando la funzione len(). Comprendere la complessità del tempo O(1) e i conteggi di controllo.
Foglio informativo sui metodi delle stringhe Python
Una guida di riferimento completa per la manipolazione delle stringhe Python. Padroneggia la formattazione, la ricerca, la divisione, la sostituzione e il controllo delle proprietà delle stringhe.
Python vs JavaScript: quale linguaggio di programmazione è il migliore?
Un confronto completo tra Python e JavaScript. Esplora le differenze di sintassi, le prestazioni, i casi d'uso (backend e frontend) ed esempi di codifica.