python3 解法, 执行用时: 52 ms, 内存消耗: 15.1 MB, 提交时间: 2022-08-26 15:52:50

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
        if len(nums1) > len(nums2):
            return self.findMedianSortedArrays(nums2, nums1)

        infinty = 2**40
        m, n = len(nums1), len(nums2)
        left, right = 0, m
        # median1：前一部分的最大值
        # median2：后一部分的最小值
        median1, median2 = 0, 0

        while left <= right:
            # 前一部分包含 nums1[0 .. i-1] 和 nums2[0 .. j-1]
            # // 后一部分包含 nums1[i .. m-1] 和 nums2[j .. n-1]
            i = (left + right) // 2
            j = (m + n + 1) // 2 - i

            # nums_im1, nums_i, nums_jm1, nums_j 分别表示 nums1[i-1], nums1[i], nums2[j-1], nums2[j]
            nums_im1 = (-infinty if i == 0 else nums1[i - 1])
            nums_i = (infinty if i == m else nums1[i])
            nums_jm1 = (-infinty if j == 0 else nums2[j - 1])
            nums_j = (infinty if j == n else nums2[j])

            if nums_im1 <= nums_j:
                median1, median2 = max(nums_im1, nums_jm1), min(nums_i, nums_j)
                left = i + 1
            else:
                right = i - 1

        return (median1 + median2) / 2 if (m + n) % 2 == 0 else median1

python3 解法, 执行用时: 36 ms, 内存消耗: 15.1 MB, 提交时间: 2022-08-26 15:52:34

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
        def getKthElement(k):
            """
            - 主要思路：要找到第 k (k>1) 小的元素，那么就取 pivot1 = nums1[k/2-1] 和 pivot2 = nums2[k/2-1] 进行比较
            - 这里的 "/" 表示整除
            - nums1 中小于等于 pivot1 的元素有 nums1[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
            - nums2 中小于等于 pivot2 的元素有 nums2[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
            - 取 pivot = min(pivot1, pivot2)，两个数组中小于等于 pivot 的元素共计不会超过 (k/2-1) + (k/2-1) <= k-2 个
            - 这样 pivot 本身最大也只能是第 k-1 小的元素
            - 如果 pivot = pivot1，那么 nums1[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums1 数组
            - 如果 pivot = pivot2，那么 nums2[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums2 数组
            - 由于我们 "删除" 了一些元素（这些元素都比第 k 小的元素要小），因此需要修改 k 的值，减去删除的数的个数
            """
            
            index1, index2 = 0, 0
            while True:
                # 特殊情况
                if index1 == m:
                    return nums2[index2 + k - 1]
                if index2 == n:
                    return nums1[index1 + k - 1]
                if k == 1:
                    return min(nums1[index1], nums2[index2])

                # 正常情况
                newIndex1 = min(index1 + k // 2 - 1, m - 1)
                newIndex2 = min(index2 + k // 2 - 1, n - 1)
                pivot1, pivot2 = nums1[newIndex1], nums2[newIndex2]
                if pivot1 <= pivot2:
                    k -= newIndex1 - index1 + 1
                    index1 = newIndex1 + 1
                else:
                    k -= newIndex2 - index2 + 1
                    index2 = newIndex2 + 1
        
        m, n = len(nums1), len(nums2)
        totalLength = m + n
        if totalLength % 2 == 1:
            return getKthElement((totalLength + 1) // 2)
        else:
            return (getKthElement(totalLength // 2) + getKthElement(totalLength // 2 + 1)) / 2

golang 解法, 执行用时: 16 ms, 内存消耗: 5.6 MB, 提交时间: 2022-08-10 16:42:12

func findMedianSortedArrays(nums1 []int, nums2 []int) float64 {
    nums3 := append(nums1, nums2...)
    l := len(nums3)
    if l == 0 {
        return float64(0)
    }
    sort.Slice(nums3, func (i,j int)bool{
        return nums3[i]<nums3[j]
    })
    if l % 2 == 1 {
        return float64(nums3[(l-1)/2])
    }
    return float64((nums3[l/2-1] + nums3[l/2]))/2
}

python3 解法, 执行用时: 44 ms, 内存消耗: 13.6 MB, 提交时间: 2020-10-29 21:02:30

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
        nums3 = nums1 + nums2
        nums3.sort()
        l = len(nums3)
        if l == 0:
            return 0.0000
        if l % 2 == 1:
            return nums3[int((l-1)/2)]
        return (nums3[int((l-2)/2)] + nums3[int(l/2)])/2