4. 寻找两个正序数组的中位数

1. 题目

2. 解题思路

首先一看到题目说是正序数组，且时间复杂度要求在对数级别，所以自然想到了双指针中的二分法。

首先来看一下，假设输入是这两个数组，那么将其逻辑合并成一个大数组的话，分界线左边为大数组的左边，右边同理。这个数组又是升序的，且原来的两个数组是升序的（即L1<=R1& L2<=R2）。所以在大数组中，L1<=R2 & L2<=R1

所以这里就得到了第一个约束：切割后的中位线要满足交叉小于等于。

然后大数组的中位数呢，就是从中位数左边选择一个大的数字（Max(L1,L2)）和右边选一个小的数字（Min（R1，R2））来进行计算。

上面的情况是刚好属于一个逻辑合并数组并且划分中位线后满足交叉小于的情况，假如像下图划分中位线后不满足交叉小于呢？

因为L2>R1了，所以我们右移R1，直到比L2大，满足交叉小于等于。

这个时候会奇怪了，为什么要移动nums2的中位线？

因为此时我们做了一个逻辑合并数组的设想，所以整个大数组中位线两边的元素应该尽量保持相同。

R1移动后nums1中位线左边有5个元素，所以同理移动nums2的中位线，让它的右边也有5个元素。

另外需要注意的是：

1、我们默认只对nums1进行操作，由nums1的操作计算出对nums2的操作。比如假如不符合交叉小于等于，那么我们就移动nums1的中位线，然后由公式算出nums2的中位线即可。

2、当数组为奇数的时候我们默认把中位线划分在右边一点（左边也是可以的）

上面说的是两个数组都是偶数的情况，假如有个数字为奇数呢？

因为数组是有序的，且满足交叉小于等于，且奇数数组的中位数都是划分在右边的（我们约定的），单拎出来nums2看的话，中位数是中位线左边的那个。所以最后逻辑合并大数组了，中位数只要在大数组中位线左边取偏大的就行了。也就是max（L1，L2）

3. 代码

java 复制代码

class Solution {
    public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
        //保持数组长度小的在前面，节省性能
        if (nums1.length > nums2.length) {
            return findMedianSortedArrays(nums2, nums1);
        }

        int m = nums1.length;
        int n = nums2.length;
        int left = 0, right = m;
        int median1 = 0, median2 = 0;

        while (left <= right) {
            //确定第一个数组的分割线
            median1 = (left + right) / 2;
            //确定第二个数组的分割线
            median2 = (m + n + 1) / 2 - median1;

            //数组1中位分割线左边的数
            int L1= (median1 == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums1[median1 - 1]);
            //数组1中位分割线右边的数
            int R1= (median1 == m ? Integer.MAX_VALUE : nums1[median1]);
            //数组2中位分割线左边的数
            int L2= (median2 == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums2[median2 - 1]);
            //数组2中位分割线右边的数
            int R2= (median2 == n ? Integer.MAX_VALUE : nums2[median2]);
            int nums_j = (median2 == n ? Integer.MAX_VALUE : nums2[median2]);

            if (L1 > R2) {
                //不符合交叉小于等于 继续二分(左移中位线)
                right = median1-1;
            } else if (L2 > R1) {
                //不符合交叉小于等于 继续二分(右移中位线)
                left = median1 + 1;
            } else {
             //将所有的数合并后，如果是偶数个数，中位数是中间两个数的平均值，如果是奇数个数，中位数是大的数
               return (m + n) % 2 == 0 ? (Math.max(L1, L2) + Math.min(R1, R2)) / 2.0 :  Math.max(L1, L2);
            }
        }
     return 0.0;
    }

}