leetcode第三天！接着二分法

写对二分查找不能靠模板，需要理解加练习 （附练习题，持续更新） - 搜索插入位置 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)

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 。

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
示例 5：

输入：nums1 = [2], nums2 = []
输出：2.00000

提示：

nums1.length == m
nums2.length == n
0 <= m <= 1000
0 <= n <= 1000
1 <= m + n <= 2000
-106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106

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？

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays
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我的解法

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1, nums2):
        merge = []
        while len(nums1) != 0 or len(nums2) != 0 :
            tmp1, tmp2 = 0, 0
            if len(nums1) != 0:
                tmp1 = nums1[0]
            else:
                merge= merge+ nums2
                break
            if len(nums2) != 0:
                tmp2 = nums2[0]
            else:
                merge= merge+ nums1
                break
            if tmp1 < tmp2:
                merge.append(tmp1)
                nums1.pop(0)
            elif tmp1 > tmp2:
                merge.append(tmp2)
                nums2.pop(0)
            else:
                merge.append(tmp2)
                merge.append(tmp1)
                nums2.pop(0)
                nums1.pop(0)
        length = len(merge)
        print(merge)
        if length % 2 == 0:
            return (merge[length//2] + merge[length//2 - 1]) / 2
        else:
            return merge[length // 2]

优秀题解:
【说实话，好像看懂了，又好像没看懂】
二分查找定位短数组的「分割线」（Java ） - 寻找两个正序数组的中位数 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)

class Solution {
    public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        // 使nums1为短的那个数组；让搜索的主区间为短数组
        if(nums1.length > nums2.length){
            int[] temp = nums2;
            nums2 = nums1;
            nums1 = temp;
        }

        int m = nums1.length;
        int n = nums2.length;

        // 分割线左边的所有元素需要满足的个数 m + (n - m +1) / 2
        int totalLeft = (m + n + 1) / 2;

        // 在nums1的区间[0, m]里查找恰当的分割线
        // 使得nums[i-1] <= nums2[j] && nums[i] >= nums2[j-1]
        int left = 0;
        int right = m;

        while(left < right){
            int i = left + (right - left + 1) / 2;
            int j = totalLeft - i;
            if(nums1[i-1] > nums2[j]){
                // 下一轮搜索区间[left, i - 1]
                right = i - 1;
            } else {
                // 下一轮搜索区间 [i, right]
                left = i;
            }
        }

        int i = left;
        int j = totalLeft - i;

        int nums1LeftMax = i == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums1[i-1];
        int nums1RightMin = i == m ? Integer.MAX_VALUE : nums1[i];
        int nums2LeftMax = j == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums2[j - 1];
        int nums2RightMin = j == n ? Integer.MAX_VALUE : nums2[j];

        if (((m + n) % 2) == 1){
            return Math.max(nums1LeftMax, nums2LeftMax);
        } else {
            return (double) ((Math.max(nums1LeftMax, nums2LeftMax) + Math.min(nums1RightMin, nums2RightMin))) / 2;
        }

    }
}