3、和为两个数组，每个数组中的个元素都已经从小到大排序，试设计一个的分（减）治算法，找出X和Y中个数的中位数。（注：2个数的中位数是排序后第个和第个数）请写出（1）叙述算法设计思路；（2）写出算法伪代码；（3）分析算法的时间复杂性.

1. 算法设计思路：
首先，我们可以将问题转化为求两个有序数组的第k小数的问题，其中k为两个数组长度之和的一半。然后，我们可以使用分治算法来解决这个问题。具体来说，我们可以比较两个数组的中位数，如果两个中位数相等，则这个中位数就是我们要找的中位数；如果第一个数组的中位数小于第二个数组的中位数，则我们可以舍弃第一个数组中的前一半元素和第二个数组中的后一半元素，然后在剩余的元素中继续寻找第k小数；如果第一个数组的中位数大于第二个数组的中位数，则我们可以舍弃第二个数组中的前一半元素和第一个数组中的后一半元素，然后在剩余的元素中继续寻找第k小数。这个过程可以递归进行，直到找到第k小数为止。

2. 算法伪代码：

def findMedian(X, Y):
    m, n = len(X), len(Y)
    k = (m + n) // 2
    if m > n:
        X, Y, m, n = Y, X, n, m
    if n == 0:
        return None
    if m == 0:
        return Y[k-1]
    if k == 1:
        return min(X[0], Y[0])
    i = min(m, k // 2)
    j = min(n, k // 2)
    if X[i-1] > Y[j-1]:
        return findMedian(X, Y[j:])
    else:
        return findMedian(X[i:], Y)

3. 时间复杂性分析：
每次递归都会将问题的规模减半，因此递归的深度为O(log(m+n))。每次递归中，我们需要比较两个数组的中位数，这需要O(1)的时间复杂度。因此，总的时间复杂度为O(log(m+n))。