题目：
思路：
自己做的时候没有符合O(log(m+n))的思路，参考了discuss的解答。
首先，我们的目的，是找到两个分割点i和j，把两个数组都分为两部分，使A的左部分+B的左部分的和 与 A的右部分+B的右部分的和 相等，而且A/B左部分最大值 < A/B右部分最小值。这样的分割点即是中位数所在的位置。
要确保左右两部分长度相等，即i+j = m+n-i-j，或i+j = m+n-i-j+1（如果是m+n是奇数，不妨设左边比右边多1，因为在后面，j的设定会保证这一点）。
所以，我们可以让 j = (m+n+1)/2 - i，为了让 j 不为负数，所以当 i 最大，即i=m时，j要依然为正，所以令 n>=m，即i遍历短的那个数组。
这样第一点关于左右部分长度的要求就满足了。
之后，对于每次分割，可能遇到以下几种情况：
（1）i < m && j > 0 && B[j - 1] > A[i]
即B的左部分比A的右部分大，即 i 太小而 j 太大，所以此时应增加 i。
（2）i > 0 && j < n && A[i - 1] > B[j]
即A的左部分比B的右部分大，即 i 太大而 j 太小，所以此时应减少 i。
（3）找到完美的分割点
此时有可能 i = m/i = 0，即用于计算中位数的两个数（也可能是一个）仅来自A数组或仅来自B数组。
如果 i 或 j = 0，那么左边部分的最大值为 B[j-1] 或 A[i-1]，否则左边部分最大值为max(A[i-1],B[j-1])。
如果 i = m或 j = n，那么右边部分最小值为 B[j] 或 A[i]，否则右边部分最小值为min(A[i],B[j])。
如果m+n是偶数，那么中位数=（左边最大值+右边最小值）/2。
否则若m+n是奇数，因为在开始我们默认左边比右边多，所以中位数=左边最大值。
ps：因为复杂度要求，所以增加/减少i的值，都使用二分法。
代码：
double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int m = nums1.size(), n = nums2.size();
vector<int> first, second;//first指向短的,second指向长的
if (m > n) {
second = nums1;
first = nums2;
swap(m, n);
}
else {
first = nums1;
second = nums2;
}
int left = 0, right = m;
int i, j, _min, _max;
while (left <= right) {
i = left + (right - left) / 2;
j = (m + n + 1) / 2 - i;
if (i < m && j > 0 && second[j - 1] >first[i]) {
left = i + 1;
continue;
}
else if (i > 0 && j < n && first[i - 1] > second[j]) {
right = i - 1;
continue;
}
else {
//ok
if (i == 0)
_min = second[j - 1];
else if (j == 0)
_min = first[i - 1];
else
_min = max(first[i - 1], second[j - 1]);
if (i == m)
_max = second[j];
else if (j == n)
_max = first[i];
else
_max = min(first[i], second[j]);
if ((m + n) % 2 == 0)
return (double)(_max + _min) / 2;
else
return (double)_min;
}
}
}结果：
