设A和B都是从小到大已排好序的n个不等的整数构成的数组，如果把A与B合并后的数组记作C，设计一个算法找出C的中位数，（1）需要至少2个实例来验证程序代码的正确性（2）写出算法对应的伪代码（3）用python程序实现该算法

要找到两个有序数组A和B合并后的中位数，可以采取分治法的思想。首先将数组合并成一个新的数组C，然后根据数组长度n是奇数还是偶数来确定中位数的位置。

（1）实例验证：
为了验证程序的正确性，我们可以创建两个小规模的例子，例如A = [1, 3, 5] 和 B = [2, 4]。合并后的数组C应为[1, 2, 3, 4, 5]，当n为奇数时中位数是3；另一个例子，如A = [1, 2, 5] 和 B = [3, 4]，合并后的数组C为[1, 2, 3, 4, 5]，因为n为偶数，中位数将是中间两个数的平均值，即(2+3)/2=2.5。

（2）伪代码：

function findMedianSortedArrays(A[], B[]):
    C = merge(A, B)     // 合并两个数组
    n = length(C)
    
    if n is odd:
        return C[n / 2]
    else:
        return (C[n / 2 - 1] + C[n / 2]) / 2

function merge(A[], B[]):       // 合并函数
    merged = []
    while A and B:
        if A[0] <= B[0]:
            merged.append(A.pop(0))
        else:
            merged.append(B.pop(0))
    merged.extend(A if A else B)   // 将剩余的部分添加到结果
    return merged

（3）Python 实现：

def find_median_sorted_arrays(A, B):
    def merge(a, b):
        merged, i, j = [], 0, 0
        while i < len(a) and j < len(b):
            if a[i] <= b[j]:
                merged.append(a[i])
                i += 1
            else:
                merged.append(b[j])
                j += 1
        merged.extend(a[i:])
        merged.extend(b[j:])
        return merged

    C = merge(A, B)
    n = len(C)
    if n % 2 == 1:
        return C[n // 2]
    else:
        mid = n // 2
        return (C[mid - 1] + C[mid]) / 2

# 示例：
A = [1, 3, 5]
B = [2, 4]
print(find_median_sorted_arrays(A, B)) # 输出：3.0