问题描述

两个有序的数组 nums1 和 nums2 ，它们的数组长度分别为 m 和 n。要求找到这两个数组的中位数，且总体的时间复杂度必须为 。

假设 nums1 和 nums2 都不为空。

例 1：

nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
中位数为 2.0

例 2：

nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]
中位数为 (2 + 3)/2 = 2.5

问题难度

Hard

解题思路

做第一遍时，使用的遍历的办法，即按照从小到大的顺序，分别遍历两个队列，一直遍历到 的位置，即是我们所要的中位数，当时心想，这也太简单了吧，Hard 级别也不过如此。

再仔细看题目，它还有个时间复杂度为 的要求，而我的方案的时间复杂度却为 ，并不满足题目条件，可见，单这个条件就值 Hard 级别了。

解这道题的关键并不是高超的算法，而是心中要有一副这样的图：

              left side       |  right side 
nums1:   A(0),A(1),...,A(i-1) | A(i),...,A(m-1)
nums2:   B(0),B(1),...,B(j-1) | B(j),...,B(n-1)

我们把两个数组看成一个整体，有一根竖线将其中的元素从中间分开，且左边的部分和右边部分的元素相同（总数为奇数情况下，左边比右边多 1 个元素），那么当 为偶数时，中位数为 ，当 为奇数时，中位数为

我们都知道，左边的元素为 个，而左右两边元素相同，则

我们可以用 i 来表示 j，则

所以，该题就变成了，在数组 A 中寻找一个 i，使得 ，且 成立，这两个不等式的含义是，竖线右边最小的数一定不比左边最大的数小，满足该条件，我们就可以说找到了这个竖线。

我们在找 i 的过程中，难免会碰到 时候，此时我们需要将 i 向右移，使 增大，当 i 右移，i 增大的同时，j 会减少，即 的值会变小，这样操作 i 之后，会让我们更接近目标；同理，当 时，我们需要将 i 向左移。

通过上面的分析，我们最终可以使用二分查找法来寻找这个 i 值，又由于二分查找的时间复杂度为 ，这种方法可以满足题目的要求。

思路说完了，下面来说下该题目的边界条件，由于 j 是通过减去 i 算出来的，而 i 的最大值为 m（A 全在左边时），所以为了使 j 不为负数，数组 A 需要为两个数组中，元素数较少的那个。

当 i 为 0 时，数组 A 全在右边，我们只需要判断 成立；当 i 为 m 时，数组 A 全在左边，只需判断 成立

同理当 j 为 0 时，数组 B 全在右边，我们只需判断 成立；当 j 为 n 时，数组 B 全在左边，只需判断 即可

于是，我们可以写出下面的代码：

class Solution(object):
    def findMedianSortedArrays(self, nums1, nums2):
        m, n = len(nums1), len(nums2)
        if m > n:
            m, n, nums1, nums2 = n, m, nums2, nums1

        if m == 0 and n == 0:
            return None

        begin = 0
        end = m
        i = j = 0
        while True:
            i = (begin + end) / 2
            j = (m + n + 1) / 2 - i

            if (i == 0 or j == n or nums2[j] >= nums1[i-1]) and\
                    (i == m or j == 0 or nums1[i] >= nums2[j-1]):
                left_max = 0
                if i == 0: left_max = nums2[j-1]
                elif j == 0: left_max = nums1[i-1]
                else: left_max = max(nums1[i-1],nums2[j-1])
                
                if (m+n)%2 != 0:
                    return left_max

                right_min = 0
                if i == m: right_min = nums2[j]
                elif j == n: right_min = nums1[i]
                else: right_min = min(nums1[i], nums2[j])

                return (left_max + right_min)*1.0/2

            elif j < n and i > 0 and nums2[j] < nums1[i-1]:
                end = i - 1
            elif j > 0 and i < n and nums1[i] < nums2[j-1]:
                begin = i + 1

这道题直接看代码是很难理解的，但如果心中有前文说的那张图，便可以沿着思路慢慢化解，可见要达到题目的要求并不简单，Hard 难度名不虚传。

原题链接