Arrays 在第二个数组中的任何事件发生后w分钟内，一个数组中的事件数

我有两个排序的unix时间戳数组（因此整数表示某些事件发生的时间）。让我们调用数组ts1和ts2。我想找出ts1中在ts2中任何事件的w分钟后发生的事件数。假设方法签名是（获取第一个和第二个数组以及窗口大小，然后返回ts1中在ts2中任何事件发生后w分钟内的事件数）：

以下是一些测试用例：

## Test cases.
ev = critical_events([.5,1.5,2.5],[1,2,3],.5)
print(ev==0)

ev = critical_events([1.4,1.4,2.7],[1,2,3],.5)
print(ev==2)

ev = critical_events([1.4,2.4,3.4],[1,2,3],.5)
print(ev==3)

我希望第一个数组的长度n远大于第二个数组的长度m。在时间和空间方面寻找有效的算法，如果可能的话，在n和m、时间和空间方面寻找它们的平均和最坏情况复杂性

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我的尝试：我不会解释我的尝试，我只会链接到代码，代码应该是自解释的（或者至少比我用文字所能做的更好）：

您将它们按排序显示，所以我的假设是它们是（需要这样才能工作）。 因为第一个数组比第二个数组大得多，所以需要在for循环中使用第二个数组

我正在使用示例测试用例2:ev=关键事件（[1.4,1.4,2.7]，[1,2,3]，.5） 接下来，您可以对ts2+区间（1+0.5）=1.5的第一个元素使用二进制搜索

您的startIndex为0，endIndex为2。所以，在第一次比较中，取所有元素

进行二进制搜索将在ts1中生成索引2。注意：因为数组中的元素相等，所以需要向右移动，直到得到更大的数字。现在可以看出2.7（以及后面的所有元素，如果有的话）是1.5之后的元素。计数为ts2.lenght-foundindex

现在可以将开始索引设置为2。因为你知道，这个索引左边的所有内容都较小，并且在1.5秒后不会出现。 取element2并进行二进制搜索，您将再次找到索引2（2.5<2.7）：

Count=Count+ts2.lenght-foundindex

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据我所知，这是最快的方法。我相信速度是Log（n.m.

谢谢！这似乎与此处的关键事件非常相似：。运行时复杂度可能比m log（n）好，因为随着for循环在m上的进行，我们会依次搜索较小的n。

## Test cases.
ev = critical_events([.5,1.5,2.5],[1,2,3],.5)
print(ev==0)

ev = critical_events([1.4,1.4,2.7],[1,2,3],.5)
print(ev==2)

ev = critical_events([1.4,2.4,3.4],[1,2,3],.5)
print(ev==3)