请用伪代码写出最优解

为了提供一个高效的算法，我们可以使用“三分法”（也称二分查找）来优化寻找两个有序数组 `A` 和 `B` 中最接近数对的过程。假设数组长度分别为 `n` 和 `m`。这里有一个简化版的伪代码示例：

function closest_pair(A[1...n], B[1...m]):
    if n == 0 or m == 0:       // 如果其中一个数组为空，则返回空
        return []

    A_left = 1      // A 的左边界
    A_right = n     // A 的右边界
    B_left = 1
    B_right = m

    while A_left <= A_right and B_left <= B_right:
        mid_A = floor((A_left + A_right) / 2)  // A 的中间值
        mid_B = floor((B_left + B_right) / 2)  // B 的中间值
        
        if abs(A[mid_A] - B[mid_B]) < abs(A[A_left-1] - B[B_left-1]):   // 比较当前数对与上一数对的差
            left_A = A_left           // 更新 A 的新左边界
            right_A = mid_A + 1        // 更新 A 的新右边界
            left_B = B_left           // 更新 B 的左边界保持不变
        else:
            left_A = mid_A + 1         // 否则更新 A 的右边界
            right_A = A_right          // B 的左右边界不动

        if A[left_A] >= B[B_right]:    // 当左侧 A 已经大于右侧 B 时，退出循环
            break

    return [A[left_A], B[left_B]]  // 返回最接近的一对数

// 示例
A = [1, 3, 6, 8, 10]
B = [2, 4, 7, 11]
result = closest_pair(A, B)
print(result)

此算法的时间复杂度为 O(log(min(n, m)))，因为它采用了二分查找的方式。注意这只是一个简化的版本，实际场景下可能需要处理边界条件和其他细节。