题目：寻找两个正序数组的中位数

给定两个大小分别为 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 。

算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。

题解1：暴力

暴力思路简介，两个有序数组合并成一个，分奇偶得到中位数，需要注意的是，结果需要为double,且要除以2.0，注意边界问题
原来思路是一边合并一边比较是否已经merge到中位数位置，但实际当其中一个数组遍历完成后，需要复制另一个数组的剩余元素

class Solution {
public:double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {//分别依次遍历组成一个合并数组，在合并数组到第(m+n)/2的时候 可以取值 注意分奇偶int m = nums1.size();int n = nums2.size();vector<int> merge(m+n, 0);int i = 0, j = 0;int k = 0;double res = 0;while(i<m && j<n){merge[k++] = nums1[i]<nums2[j]?nums1[i++]:nums2[j++];}while (i < m) {merge[k++] = (nums1[i++]); }while (j < n) {merge[k++] = (nums2[j++]);}if((m+n)%2 == 0){res =(merge[(m+n)/2] + merge[(m+n)/2 -1]) /2.0;}else{res =(merge[(m+n)/2]);}return res;}
};

看题解1：二分查找⭐ 需要再理解

二分查找的原理是检查中间元素和目标元素的大小，通过比较将查找范围缩小一半，过程在逻辑上重复，直到找到目标元素或者范围缩小到无法被继续划分 —— 如果中间元素大于目标元素，在前半部分继续二分；如果中间元素小于目标元素，在后半部分二分。时间复杂度为o(logn)
看题解整体思路能理解，但自己实现还是不会，需要重复再理解（但感觉也不好在一个题上纠结太久 先收藏⭐⭐⭐着

class Solution {
public:int getKthElement(const vector<int>& nums1, const vector<int>& nums2, int k) {/* 主要思路：要找到第 k (k>1) 小的元素，那么就取 pivot1 = nums1[k/2-1] 和 pivot2 = nums2[k/2-1] 进行比较* 这里的 "/" 表示整除* nums1 中小于等于 pivot1 的元素有 nums1[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个* nums2 中小于等于 pivot2 的元素有 nums2[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个* 取 pivot = min(pivot1, pivot2)，两个数组中小于等于 pivot 的元素共计不会超过 (k/2-1) + (k/2-1) <= k-2 个* 这样 pivot 本身最大也只能是第 k-1 小的元素* 如果 pivot = pivot1，那么 nums1[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums1 数组* 如果 pivot = pivot2，那么 nums2[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums2 数组* 由于我们 "删除" 了一些元素（这些元素都比第 k 小的元素要小），因此需要修改 k 的值，减去删除的数的个数*/int m = nums1.size();int n = nums2.size();int index1 = 0, index2 = 0;while (true) {// 边界情况if (index1 == m) {return nums2[index2 + k - 1];}if (index2 == n) {return nums1[index1 + k - 1];}if (k == 1) {return min(nums1[index1], nums2[index2]);}// 正常情况int newIndex1 = min(index1 + k / 2 - 1, m - 1);int newIndex2 = min(index2 + k / 2 - 1, n - 1);int pivot1 = nums1[newIndex1];int pivot2 = nums2[newIndex2];if (pivot1 <= pivot2) {k -= newIndex1 - index1 + 1;index1 = newIndex1 + 1;}else {k -= newIndex2 - index2 + 1;index2 = newIndex2 + 1;}}}double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {int totalLength = nums1.size() + nums2.size();if (totalLength % 2 == 1) {return getKthElement(nums1, nums2, (totalLength + 1) / 2);}else {return (getKthElement(nums1, nums2, totalLength / 2) + getKthElement(nums1, nums2, totalLength / 2 + 1)) / 2.0;}}
};