LeetCode算法题解
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  • 简单

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    • 78. 子集
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    • 237. 删除链表中的节点
    • 590. N叉树的后序遍历
    • 746. 使用最小花费爬楼梯
    • 938. 二叉搜索树的范围和
    • 1025. 除数博弈
    • 1108. IP 地址无效化
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    • 1290. 二进制链表转整数
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    • LCP 1.猜数字
    • 面试题 17.16. 按摩师
    • 面试题53 - II. 0~n-1中缺失的数字
  • 中等

    • 3. 无重复字符的最长子串
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    • 77. 组合
    • 94. 二叉树的中序遍历
    • 109. 有序链表转换二叉搜索树
    • 114. 二叉树展开为链表
    • 147. 对链表进行插入排序
    • 207. 课程表
    • 208. 实现 Trie (前缀树)
    • 236. 二叉树的最近公共祖先
    • 238. 除自身以外数组的乘积
    • 260. 只出现一次的数字 III
    • 319. 灯泡开关
    • 338. 比特位计数
    • 400. 第N个数字
    • 429. N叉树的层序遍历
    • 513. 找树左下角的值
    • 535.TinyURL 的加密与解密
    • 537. 复数乘法
    • 547. 朋友圈
    • 654. 最大二叉树
    • 701. 二叉搜索树中的插入操作
    • 739. 每日温度
    • 797. 所有可能的路径
    • 807. 保持城市天际线
    • 814. 二叉树剪枝
    • 877. 石子游戏
    • 921. 使括号有效的最少添加
    • 946. 验证栈序列
    • 950. 按递增顺序显示卡牌
    • 1008. 先序遍历构造二叉树
    • 1014. 最佳观光组合
    • 1161. 最大层内元素和
    • 1227. 飞机座位分配概率
    • 1282. 用户分组
    • 1305. 两棵二叉搜索树中的所有元素
    • 1315. 祖父节点值为偶数的节点和
    • 5153. 层数最深叶子节点的和
    • 面试题 16.24. 数对和
    • 面试题46. 把数字翻译成字符串
  • 困难

    • 4. 寻找两个正序数组的中位数
    • 51. N皇后
    • 57. 插入区间
    • 145. 二叉树的后序遍历
    • 239. 滑动窗口最大值
    • 297. 二叉树的序列化与反序列化
    • 980. 不同路径 III
    • 1172. 餐盘栈

题目描述

给定两个大小为 m 和 n 的正序(从小到大)数组  nums1 和  nums2。

请你找出这两个正序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为  O(log(m + n))。

你可以假设  nums1  和  nums2  不会同时为空。

示例 1:

nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]

则中位数是 2.0

示例 2:

nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]

则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5

来源:LeetCode

思路

这题感觉难度达不到困难。归并排序中的合并,然后再取中位数就可以了。时间复杂度 O(m + n);

解法

const merge = (nums1, nums2) => {
  let i1 = 0;
  let i2 = 0;
  const result = [];

  while (i1 < nums1.length && i2 < nums2.length) {
    if (nums1[i1] < nums2[i2]) {
      result.push(nums1[i1]);
      i1++;
    } else {
      result.push(nums2[i2]);
      i2++;
    }
  }

  while (i1 < nums1.length) {
    result.push(nums1[i1]);
    i1++;
  }

  while (i2 < nums2.length) {
    result.push(nums2[i2]);
    i2++;
  }

  return result;
};
/**
 * @param {number[]} nums1
 * @param {number[]} nums2
 * @return {number}
 */
const findMedianSortedArrays = (nums1, nums2) => {
  const mergedNums = merge(nums1, nums2);

  const length = mergedNums.length;
  const halfLength = length / 2;

  if (length % 2) {
    return mergedNums[~~halfLength];
  }

  return (mergedNums[halfLength] + mergedNums[halfLength - 1]) / 2;
};
Last Updated: 7/2/26, 2:05 AM
Contributors: henri.zhang
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