Claramente, solo los primeros k elementos de cada lista (M y N) son relevantes, por lo que los elementos restantes pueden ignorarse.
Desde este punto, el problema se puede resolver con una forma modificada de búsqueda binaria, con una gran O de log (k). Para cada elemento [math] a = M [i] [/ math], [math] 0 \ leq i <k [/ math] buscamos en la lista M, buscamos [math] N [j] [/ math ], [matemáticas] j = ka-1 [/ matemáticas]. Aquí hay una implementación de Python:
def ksmallest (M, N, k):
min_poss = max (0, k-len (N) -1)
max_poss = min (k-1, len (M) -1)
r = 0
si k == 1:
retorno min (M [0], N [0])
si k == len (N) + len (M):
retorno máximo (M [-1], N [-1])
mientras max_poss-min_poss> 0:
d = max_poss-min_poss
l = min_poss + (d + 1) // 2
imprimir (l, k- (l + 1))
a = M [l]
b = N [k- (l + 1)]
imprimir (l, d, a, b)
si a == b:
descanso
si a <b:
min_poss = l
más:
max_poss = l-1
si l <len (M) -1:
retorno min (a, b)
retorno max (a, N [k- (l + 1) -1])
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