LeetCode 4 寻找两个正序数组的中位数-优快云博客

本文介绍了一种使用二分查找策略解决两个已排序数组合并后的中位数计算问题的算法。通过对比nums1和nums2的边界元素，逐步缩小搜索范围，最后根据数组总长度奇偶性确定中位数的返回值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

注释连同代码一并奉上

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
         # 设置nums1的长度默认比nums2的要短
        if len(nums1) > len(nums2):
            return self.findMedianSortedArrays(nums2, nums1)

        m, n = len(nums1), len(nums2)
        totalleft = (m + n + 1) // 2  # 找到最中间位置
        left, right = 0, m
        # 利用二分查找，找到两个数组的分界线
        # 分界线需要满足的条件是nums1[i-1] <= nums2[j] && nums2[j-1] <= nums1[i]
        while left < right:
            i = left + (right - left + 1) // 2
            j = totalleft - i

            if nums1[i - 1] > nums2[j]:
                right = i - 1
            else:
                left = i
        # 找到分界线之后
        i = left
        j = totalleft - i
        maxInteger = 10 ** 10
        minInteger = -10 ** 10
        nums1leftMax = minInteger if i == 0 else nums1[i - 1]
        nums1rightMin = maxInteger if i == m else nums1[i]
        nums2leftMax = minInteger if j == 0 else nums2[j - 1]
        nums2rightMin = maxInteger if j == n else nums2[j]
        if (m + n) % 2 == 1:
            return max(nums1leftMax, nums2leftMax)
        else:
            return (max(nums1leftMax, nums2leftMax) + min(nums1rightMin, nums2rightMin)) / 2