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在排序数组的并集中找到第k个最小的元素

algorithm

我正在研究有关在leetcode中在两个排序数组的联合中找到第k个最小元素的文章。我认为该算法不正确。有这样一行: 我们观察到,当Ai
<Bj时,那么Ai <Bj-1必须是正确的。另一方面,如果Bj <Ai,则Bj <Ai-1。
。对任何人来说i,怎么可能是真的j

其次,这条线也让我 感到 困惑: 我们试图通过比较A和B的中间元素(我们将它们标识为Ai和Bj)来解决这个棘手的问题。
如果Ai在Bj和Bj-1之间,我们就发现i + j + 1最小元素
,尽管事实确实如此。谁能解释原因?我真的很想了解算法,我通过合并数组来做到这一点,但是O(N)O(log N)这里的时间相比,这需要时间。


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2020-07-28

共1个答案

小编典典

我们观察到Ai < Bj,什么时候一定是正确的Ai < Bj-1。另一方面,如果Bj < Ai,那么Bj < Ai-1..哪一个ij怎么成立?

并非所有对i和都适用j。本文考虑了一种特殊情况。

首先,假设没有重复项,甚至没有A和和的公共元素形式的重复项B。二,结论

Ai < Bj ==> Ai < Bj-1,   resp.  Bj < Ai ==> Bj < Ai-1

的条件下制成的是 既不

Bj-1 < Ai < Bj  resp. Ai-1 < Bj < Ai

持有。因此,通过排除这些配置Ai < Bj ==> Ai <= Bj-1Bj < Ai ==> Bj <= Ai-1立即进行操作,然后严格的不等式随后假设不存在重复项。

我们尝试通过比较A和B的中间元素来解决这个棘手的问题,我们将它们标识为Ai和Bj。如果Ai在Bj和Bj-1之间,我们刚刚发现i + j + 1最小元素

在array中Bj元素小于Bj,在array中Ai元素小于Ai(索引从0开始)。因此,如果Bj-1 < Ai < Bj两个数组一起包含恰好j + i小于的元素Ai

如果重复,会有什么变化?

不多。

我们仍然考虑这种情况i + j = k-1。让我们假设Ai <= Bj

  1. 如果Ai = Bj呢?
  2. 如果Ai < Bj呢?

在情况1中,m设为的最小索引Am = Ain使为Bn = Bj。然后,在两个数组中,都存在m + n <= i + j = k-1严格小于的元素Ai,至少有(i+1) + (j+1) = (k+1)不大于的元素Ai。因此,第k个最小元素等于Ai

对于2.,我们有三种情况要考虑,a)Bj-1 < Ai,b)Bj-1 = Ai,c)Bj-1 > Ai

在情况a)中,我们的j元素B不大于Ai,并且它们都严格小于,并且我们的m <= i元素中A的严格小于Aim如上所述)和未知数,但至少i-m+1等于Ai。因此j + m <= j + i = k-1,两个数组中恰好有元素严格小于Ai,并且至少j + m + (i-m+1) = j+i+1 = k不大于Ai,因此两个数组中第k个最小的元素等于Ai

在情况b)中,相同的推理表明两个数组的第k个最小元素在一起等于Ai

在其余的情况下,Ai < Bj-1情况几乎不会变得复杂。数组B至少j包含不大于的元素Bj-1,并且数组A至少i+1包含严格小于的元素Bj-1,因此两个数组的第k个最小元素在一起最大为Bj-1。但是它不能小于Ai((B最多j-1包含小于的元素Ai,因此两个数组一起最多i + (j-1) = k-2包含小于的元素Ai)。

所以我们仍然可以丢弃下面部分Ai从阵列A和上方的部分Bj-1从该阵列B,并继续执行,而不重复。

所发生的所有变化是,必须用弱的不平等代替一些严格的不平等。

代码(如果传递起始索引和长度而不是切片,则效率会更高,但是切片会产生较短的代码):

def kthsmallest(A, B, k):
    if k < 1:
        return None
    a_len, b_len = len(A), len(B)
    if a_len == 0:
        return B[k-1] # let it die if B is too short, I don't care
    if b_len == 0:
        return A[k-1] # see above
    # Handle edge case: if k == a_len + b_len, we would
    # get an out-of-bounds index, since i + j <= a_len+b_len - 2
    # for valid indices i and j
    if a_len + b_len == k:
        if A[-1] < B[-1]:
            return B[-1]
        else:
            return A[-1]
    # Find indices i and j approximately proportional to len(A)/len(B)
    i = (a_len*(k-1)) // (a_len+b_len)
    j = k-1-i
    # Make sure the indices are valid, in unfortunate cases,
    # j could be set to b_len by the above
    if j >= b_len:
        j = b_len-1
        i = k-1-j
    if A[i] <= B[j]:
        if j == 0 or B[j-1] <= A[i]:
            return A[i]
        # A[i] < B[j-1] <= B[j]
        return kthsmallest(A[i:], B[:j], k-i)
    # B[j] < A[i], symmetrical to A[i] < B[j]
    if i == 0 or A[i-1] <= B[j]:
        return B[j]
    # B[j] < A[i-1]
    return kthsmallest(A[:i], B[j:], k-j)
2020-07-28