给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。
进阶：你能设计一个时间复杂度为 O(log (m+n)) 的算法解决此问题吗？
示例 1：
输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2] 输出：2.00000 解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2
示例 2：
输入：nums1 = [1,2], nums2 = [3,4] 输出：2.50000 解释：合并数组 = [1,2,3,4] ，中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5
示例 3：
输入：nums1 = [0,0], nums2 = [0,0] 输出：0.00000
示例 4：
输入：nums1 = [], nums2 = [1] 输出：1.00000
思路一 双指针（一个指向nums1 一个指向nums2） 按顺序遍历两个数组 找到处于中间位置的数字 时间复杂度 O(m + n)
来自leetcode中评论区代码
public double findMedianSortedArrays(int[] A, int[] B) { int m = A.length; int n = B.length; int len = m + n; int left = -1, right = -1; int aStart = 0, bStart = 0; for (int i = 0; i <= len / 2; i++) { left = right; if (aStart < m && (bStart >= n || A[aStart] < B[bStart])) { right = A[aStart++]; } else { right = B[bStart++]; } } if ((len & 1) == 0) return (left + right) / 2.0; else return right; }思路二 进阶 时间复杂度 O(log(m+n)) 看到log的时间复杂度，我们就知道肯定跟二分有关
1 要确定中位数，我们必须要找到中位的分界线num1Line和 num2Line，因为两个数组是分开的，所以每个数组都有各自的分界线。
2 那么如何找到分界线呢？ 我们先确定左边一半的数字大小leftNum，可用两个数组长度的一半来确定。 对其中一个nums1用二分法逼近其分界线，用leftNum - num1Line 来确定数组nums2的分界线num2Line。
class Solution { public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) { if (nums1.length > nums2.length){ // 将nums1 设为较小长度的数组 int[] temp = nums1; nums1 = nums2; nums2 = temp; } int m = nums1.length; int n = nums2.length; int leftNum = (m + n) / 2; // 左边一半数字的个数 // 如果 m + n 是偶数 则左边应该有6个数 ，最终结果就是左边一半的最大值加上右边一半的最小值 再除以2 // 如果 m + n 是奇数 则左边应该有5个数， 最终结果就是右边一半的最小值 int L = 0, R = m; // L 与 R 来逼近nums1数组的左右一半的分界线 while (L < R) { int i = (L + R + 1) / 2; // i的范围为[1,m] 代表nums1中属于左边一般的数字有i个 int j = leftNum - i; // 代表nums2中属于左边一半的数字有j个 if (nums1[i - 1] > nums2[j]) // 如果nums1左边数字的最大值还大于nums2右边数字的最小值 R--; else L++; // 如果nums1左边数字的最大值不大于nums2右边数字的最小值 } int num1Line = L; // 代表nums1中属于左边一般的数字有num1Line 个 int num2Line = leftNum - L; // 代表nums2中属于左边一般的数字有num2Line 个 if ((m + n) % 2 == 0){ int left = Math.max( num1Line == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums1[num1Line-1], num2Line == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums2[num2Line-1] ); int right = Math.min( num1Line == m ? Integer.MAX_VALUE : nums1[num1Line], num2Line == n ? Integer.MAX_VALUE : nums2[num2Line] ); return (left + right + 0.0) / 2; }else{ return Math.min( num1Line == m ? Integer.MAX_VALUE : nums1[num1Line], num2Line == n ? Integer.MAX_VALUE : nums2[num2Line] ); } } }