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Algorithm

4. Median of Two Sorted Arrays

Description

There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively.

Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)).

You may assume nums1 and nums2 cannot be both empty.

Example 1:

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

The median is 2.0

Example 2:

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

The median is (2 + 3)/2 = 2.5

Solution

class Solution {
    public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        int m = nums1.length, n = nums2.length;
        int l = (m+n+1)/2;
        int r = (m+n+2)/2;
        return (getKth(nums1,0,nums2,0,l)+getKth(nums1,0,nums2,0,r))/2.0;
    }
    public double getKth(int[] A, int aStart, int[] B, int bStart, int k){
        if(aStart>A.length-1){
            return B[bStart+k-1];
        }
        if(bStart>B.length-1){
            return A[aStart+k-1];
        }
        if(k==1){
            return Math.min(A[aStart],B[bStart]);
        }
        int aMid = Integer.MAX_VALUE, bMid = Integer.MAX_VALUE;
        if(aStart+k/2-1<A.length){
            aMid = A[aStart+k/2-1];
        }
        if(bStart+k/2-1<B.length){
            bMid = B[bStart+k/2-1];   
        }
        if(aMid<bMid){
            return getKth(A, aStart+k/2,B,bStart,k-k/2);
        }else{
            return getKth(A,aStart,B,bStart+k/2, k-k/2);
        }
    }
}

Discuss

首先假设数组A和B的元素个数都大于k/2,我们比较A[k/2-1]和B[k/2-1]两个元素,这两个元素分别表示A的第k/2小的元素和B的第k/2小的元素。这两个元素比较共有三种情况:>、<和=。如果A[k/2-1]<B[k/2-1],这表示A[0]到A[k/2-1]的元素都在A和B合并之后的前k小的元素中。换句话说,A[k/2-1]不可能大于两数组合并之后的第k小值,所以我们可以将其抛弃。

证明也很简单,可以采用反证法。假设A[k/2-1]大于合并之后的第k小值,我们不妨假定其为第(k+1)小值。由于A[k/2-1]小于B[k/2-1],所以B[k/2-1]至少是第(k+2)小值。但实际上,在A中至多存在k/2-1个元素小于A[k/2-1],B中也至多存在k/2-1个元素小于A[k/2-1],所以小于A[k/2-1]的元素个数至多有k/2+ k/2-2,小于k,这与A[k/2-1]是第(k+1)的数矛盾。

当A[k/2-1]>B[k/2-1]时存在类似的结论。

当A[k/2-1]=B[k/2-1]时,我们已经找到了第k小的数,也即这个相等的元素,我们将其记为m。由于在A和B中分别有k/2-1个元素小于m,所以m即是第k小的数。(这里可能有人会有疑问,如果k为奇数,则m不是中位数。这里是进行了理想化考虑,在实际代码中略有不同,是先求k/2,然后利用k-k/2获得另一个数。)

通过上面的分析,我们即可以采用递归的方式实现寻找第k小的数。此外我们还需要考虑几个边界条件:

如果A或者B为空,则直接返回B[k-1]或者A[k-1]; 如果k为1,我们只需要返回A[0]和B[0]中的较小值; 如果A[k/2-1]=B[k/2-1],返回其中一个;

Review

Tip

三次握手四次挥手(上)

三次握手

第一次握手:建立连接时,客户端发送syn包(syn=x)到服务器,并进入SYN_SENT状态,等待服务器确认;SYN:同步序列编号(Synchronize Sequence Numbers)。

第二次握手:服务器收到syn包,必须确认客户的SYN(ack=x+1),同时自己也发送一个SYN包(syn=y),即SYN+ACK包,此时服务器进入SYN_RECV状态;

第三次握手:客户端收到服务器的SYN+ACK包,向服务器发送确认包ACK(ack=y+1),此包发送完毕,客户端和服务器进入ESTABLISHED(TCP连接成功)状态,完成三次握手。

四次挥手

1)客户端进程发出连接释放报文,并且停止发送数据。释放数据报文首部,FIN=1,其序列号为seq=u(等于前面已经传送过来的数据的最后一个字节的序号加1),此时,客户端进入FIN-WAIT-1(终止等待1)状态。 TCP规定,FIN报文段即使不携带数据,也要消耗一个序号。 2)服务器收到连接释放报文,发出确认报文,ACK=1,ack=u+1,并且带上自己的序列号seq=v,此时,服务端就进入了CLOSE-WAIT(关闭等待)状态。TCP服务器通知高层的应用进程,客户端向服务器的方向就释放了,这时候处于半关闭状态,即客户端已经没有数据要发送了,但是服务器若发送数据,客户端依然要接受。这个状态还要持续一段时间,也就是整个CLOSE-WAIT状态持续的时间。 3)客户端收到服务器的确认请求后,此时,客户端就进入FIN-WAIT-2(终止等待2)状态,等待服务器发送连接释放报文(在这之前还需要接受服务器发送的最后的数据)。 4)服务器将最后的数据发送完毕后,就向客户端发送连接释放报文,FIN=1,ack=u+1,由于在半关闭状态,服务器很可能又发送了一些数据,假定此时的序列号为seq=w,此时,服务器就进入了LAST-ACK(最后确认)状态,等待客户端的确认。 5)客户端收到服务器的连接释放报文后,必须发出确认,ACK=1,ack=w+1,而自己的序列号是seq=u+1,此时,客户端就进入了TIME-WAIT(时间等待)状态。注意此时TCP连接还没有释放,必须经过2∗∗MSL(最长报文段寿命)的时间后,当客户端撤销相应的TCB后,才进入CLOSED状态。 6)服务器只要收到了客户端发出的确认,立即进入CLOSED状态。同样,撤销TCB后,就结束了这次的TCP连接。可以看到,服务器结束TCP连接的时间要比客户端早一些。

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