4. 两个排序数组的中位数

https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/description/
给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2 。
请找出这两个有序数组的中位数。要求算法的时间复杂度为 O(log (m+n)) 。
你可以假设 nums1 和 nums2 不同时为空。

Examples:
给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2 。
请找出这两个有序数组的中位数。要求算法的时间复杂度为 O(log (m+n)) 。
你可以假设 nums1 和 nums2 不同时为空。
示例 1:
nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
中位数是 2.0
示例 2:
nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]
中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5

思路

这里用的是双指针归并的方式，寻找第k大的数，时间复杂度为O(m + n)
还有一种效率更高的方式，类似二分查找，时间复杂度为O(log(m + n))，后续补上。

class Solution {
public:
    double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int need_next = 1 - (nums1.size() + nums2.size()) % 2;
        size_t k = (nums1.size() + nums2.size()) / 2 - need_next;

        return find_kth(nums1, nums2, k, need_next);
    }

    double find_kth(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, size_t k, int need_next) {
        if (nums1.size() == 0 && nums2.size() == 0) {
            return 0;
        }

        if (nums1.size() == 0 && nums2.size() != 0) {
            if (need_next) {
                return ((double)nums2[k] + need_next * nums2[k + 1]) / 2;
            }
            return nums2[k];
        }

        if (nums1.size() != 0 && nums2.size() == 0) {
            if (need_next) {
                return ((double)nums1[k] + need_next * nums1[k + 1]) / 2;
            }
            return nums1[k];
        }

        double target = 0;
        size_t k1 = 0;
        size_t k2 = 0;
        while (k1 + k2 < k + 1) {
            if (k1 < nums1.size() && k2 < nums2.size()) {
                if (nums1[k1] <= nums2[k2]) {
                    target = nums1[k1++];
                } else {
                    target = nums2[k2++];
                }
            } else {
                if (k1 >= nums1.size()) {
                    target = nums2[k2++];
                } else {
                    target = nums1[k1++];
                }
            }

        }

        if (need_next) {
            if (k1 < nums1.size() && k2 < nums2.size()) {
                if (nums1[k1] <= nums2[k2]) {
                    target = (target + nums1[k1]) / 2;
                } else {
                    target = (target + nums2[k2]) / 2;
                }
            } else {
                if (k2 >= nums2.size()) {
                    target = (target + nums1[k1]) / 2;
                } else {
                    target = (target + nums2[k2]) / 2;
                }
            }
        }

        return target;

    }
};