给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。
请你找出这两个正序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。
示例 1:
nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
则中位数是 2.0
示例 2:
nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]
则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5
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public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
int len = nums1.length + nums2.length;
if (len % 2 == 0) {
return ((double) findKth(nums1, 0, nums2, 0, len / 2) + (double) findKth(nums1, 0, nums2, 0, len / 2 + 1)) / 2;
}
return findKth(nums1, 0, nums2, 0, (len + 1) / 2);
}
public int findKth(int[] nums1, int left1, int[] nums2, int left2, int k) {
// 如果其中一个arr已经删完了，那么只用删另一个arr就行
if (left1 >= nums1.length) return nums2[left2 + k - 1];
if (left2 >= nums2.length) return nums1[left1 + k - 1];
if (k == 1) return Math.min(nums1[left1], nums2[left2]);
// 当一个arr特别短，不够用时，那么只删另一个arr即可（用MAX_VALUE保证不会被删除，因为"谁小删谁"）
int mid1 = left1 + k / 2 - 1 < nums1.length ? nums1[left1 + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE;
int mid2 = left2 + k / 2 - 1 < nums2.length ? nums2[left2 + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE;
if (mid1 <= mid2) {
return findKth(nums1, left1 + k / 2, nums2, left2, k - k / 2);
}
return findKth(nums1, left1, nums2, left2 + k / 2, k - k / 2);
}
