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  • 中位数算法

    2018-08-12 20:01:14
    王道数据结构p18 011说实话我感觉这个算法有点复杂,但是不知道更简单的算法.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 #include<iostream> using namespace std....

    王道数据结构p18 011
    说实话我感觉这个算法有点复杂,但是不知道更简单的算法.

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    #include<iostream>
    using namespace std;
    int search(int *a,int *b,int n){
    	int s1 = 0, d1 = n - 1, m1, s2 = 0, d2 = n - 1, m2;
    	while (s1 != d1 || s2 != d2){
    		m1 = (s1 + d1) / 2;
    		m2 = (s2 + d2) / 2;
    		if (a[m1] == b[m2]) return a[m1];
    		if (a[m1] < b[m2]){
    			if ((s1 + d1) % 2 == 0){
    				s1 = m1;
    				d2 = m2;
    			}
    			else{
    				s1 = m1 + 1;
    				d2 = m2;
    			}
    		}
    		else{
    			if ((s2 + d2) % 2 == 0){
    				d1 = m1;
    				s2 = m2;
    			}
    			else{
    				d1 = m1;
    				s2 = m2 + 1;
    			}
    		}
    	}
    	return a[s1] < b[s2] ? a[s1] : b[s2];
    }
    

    主函数调用

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    int main(){
    	int a[5] = { 11, 13, 15, 17, 19 };
    	int b[5] = { 2, 4, 6, 8, 20 };
    	cout<<search(a, b, 5);
    	return 0;
    }
    
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  • 线性时间查找中位数算法 相同方法容易推广到求第k大。 BFPTR即为改进算法。使最坏情况下时间复杂度依然保持O(n)。 bfprt算法,中位数的中位数算法,O(n)时间复杂度求解第k大数

    线性时间查找中位数算法

    相同方法容易推广到求第k大。

    BFPTR即为改进算法。使最坏情况下时间复杂度依然保持O(n)。

    bfprt算法,中位数的中位数算法,O(n)时间复杂度求解第k大数

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  • golang 中位数算法

    2020-07-15 13:57:30
    * 中位数算法 */ func RandomSelect(A []int, p, r, i int) int { if p == r { return A[p] } q := RandPartition(A, p, r) k := q - p + 1 if k == i { return A[q] } if i < k { return ...

    题目:在给定数组中,找出第i小的数

    package main
    
    import "math/rand"
    
    /*
     * 中位数算法
     */
    
    func RandomSelect(A []int, p, r, i int) int {
    	if p == r {
    		return A[p]
    	}
    
    	q := RandPartition(A, p, r)
    	k := q - p + 1
    
    	if k == i {
    		return A[q]
    	}
    
    	if i < k {
    		return RandomSelect(A, p, q-1, i)
    	}
    
    	return RandomSelect(A, q+1, r, i-k)
    }
    
    func RandPartition(A []int, p, r int) int {
    	i := rand.Intn(r - p + 1)
    	A[p+i], A[p] = A[p], A[p+i]
    
    	x := A[p]
    	i = p
    
    	for j := p + 1; j <= r; j++ {
    		if A[j] <= x {
    			i++
    			A[i], A[j] = A[j], A[i]
    		}
    	}
    
    	A[i], A[p] = A[p], A[i]
    
    	return i
    }
    

     

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  • 两序列的中位数算法

    2020-03-22 19:27:18
    两序列的中位数算法(两序列的中位数是含它们所有元素的升序序列的中位数) 算法的基本思想描述如下: 分别求两个升序序列A、B的中位数,设为a和b,求序列A、B的中位数过程如下: 1.若a=b,则a或b即为所求的中位数,...

    两序列的中位数算法(两序列的中位数是含它们所有元素的升序序列的中位数)

    算法的基本思想描述如下:
    分别求两个升序序列A、B的中位数,设为a和b,求序列A、B的中位数过程如下:
    1.若a=b,则a或b即为所求的中位数,算法结束
    2.若a<b,则舍弃序列A中较小的一般,同时舍弃序列B中较大的一半,要求两次舍弃的长度相等
    3.若a>b,则舍弃序列A中较大的一半,同时舍弃序列B中较小的一半,要求两次舍弃的长度相等。
    在保留的两个升序序列中,重复过程1、2、3,知道两个序列中均只含一个元素为止,较小者即为所求的中位数。

    代码如下:

      #include<stdio.h>
    int M_Search(int A[],int B[],int n)
    {
    	//分别表示序列A和B的首位数、末位数和中位数的下标
    	int s1=0,d1=n-1,m1,s2=0,d2=n-1,m2;
    	while(s1!=d1||s2!=d2)
    	{
    		m1=(s1+d1)/2;
    		m2=(s2+d2)/2;
    		if(A[m1]==B[m2])
    		{
    			return A[m1];   //满足条件1
    		}
    		if(A[m1]<B[m2])  //满足条件2
    		{
    			if((s1+d1)%2==0){//若元素个数为奇数
    			    s1=m1;       //舍弃A中间点以前的部分且保留中间点
    				d2=m2;       //舍弃B中间点以后的部分且保留中间点
    			} 
    			else           //元素个数为偶数
    			{  
    				s1=m1+1;   //舍弃A中间点级中间点以前的部分
    				d2=m2;    //舍弃B中间点以后的部分且保留中间点
    			}
    		}
    		else              //满足条件3
    		{
    			if((s2+d2)%2==0)   //元素个数为奇数
    			{
    				d1=m1;     //舍弃A中间点以后的部分且保留中间点
    				s2=m2;      //舍弃B中间点以前的部分且保留中间点
    			}
    			else          //元素个数为偶数
    			{
    				d1=m1;     //舍弃A中间点以后的部分且保留中间点
    				s2=m2+1;   //舍弃B中间点级中间点以前部分
    			}
    		}
    	}
    	return A[s1]<B[s2]?A[s1]:B[s2];
    }
    int main()
    {
    	int A[]={1,2,3,4,5,6};
    	int B[]={6,7,8,9,10,11};
    	int n=6;
    	int middle=M_Search(A,B,n);
    	printf("中位数=%d",middle);
    	return 0;
    }
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

    算法的时间复杂度为O(logn),空间复杂度为O(1).

    展开全文
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