LeetCode第4题：寻找两个正序数组的中位数

题目：
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)) 。
解题笔记：
（记录的是B站UP主甩手掌柜凡三岁的视频学习笔记）

代码：

package suanfa;

import com.sun.media.sound.RIFFInvalidDataException;

/*
*4.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)) 。
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
* */
public class Four {
    public static void main(String[] args) {
        int[] A = {1,3,5,7,9,22};
        int[] B = {2,8,12,18,20,23};
        System.out.println(Four.findMedianSortedArrays(A, B));
    }
    public static double findMedianSortedArrays(int[] A, int[] B){
            int m = A.length;
            int n = B.length;
            int maxLeft = 0;
            int minRight = 0;
            if(m > n){
                //用递归法保证 m <= n
                return findMedianSortedArrays(B,A);
            }
            //初始化i的区间，i的最小值是0，最大值是m
            int iMin = 0, iMax = m;
            while (iMin <= iMin){
                int i = (iMin + iMax)/2;
                int j = (m + n + 1)/2 - i;
                //交叉比较，判断i是大了还是小了
                if(j != 0 && i != m && A[i] < B[j-1]){//i需要增大
                    iMin = i + 1;
                }
                else if(i != 0 && j != n && A[i-1] > B[j]){//i需要减小
                    iMax = i -1;
                }
                else{//达到要求，并且将边界条件列出来单独考虑
//                int maxLeft = 0;
                    if(i == 0){maxLeft = B[j-1];}
                    else if(j == 0){maxLeft = A[i-1];}
                    else {maxLeft = Math.max(A[i-1],B[j-1]);}
                    if((m+n)%2 == 1){return maxLeft;}//奇数的话不需要考虑右半部分
//                int minRight = 0;
                    //如果（m+n）是偶数，再求右边的最小值
                    if(i == m){minRight = B[j];}
                    else if(j == n){minRight = A[i];}
                    else {minRight = Math.min(A[i],B[j]);}
                    //返回左右部分最值的平均值即为中位数
                    return (maxLeft+minRight)/2.0;
                }
            }
        return 0;
    }
}