数据结构两个数组查找中位数顺序查找，代码

在数据结构中，如果你有两个已排序的数组，想要找到它们合并后的中位数，并且采用顺序查找的方式（即线性时间复杂度），你可以分别对两个数组进行遍历，直到找到一个中间值。以下是这个过程的一个简化版的伪代码示例：

def findMedianSortedArrays(nums1, nums2):
    # 合并两个数组并保持排序
    merged_nums = sorted(nums1 + nums2)

    # 计算数组长度，取奇偶判断中位数的位置
    n = len(merged_nums)
    mid = n // 2

    # 如果数组长度为奇数，直接返回中位数
    if n % 2 == 1:
        return merged_nums[mid]
    
    # 如果数组长度为偶数，返回中间两个元素的平均值
    else:
        return (merged_nums[mid - 1] + merged_nums[mid]) / 2

# 示例
nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
print(findMedianSortedArrays(nums1, nums2))  # 输出：2.0

这种方法的时间复杂度是O((m+n)log(m+n))，其中m和n分别是两个数组的长度，因为需要对合并后的数组进行一次排序。由于我们假设了输入数组已经排序，实际操作中这个前提条件可能会有所优化。

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取出数组中为0的数，放到最后，并不改变其他数字顺序

这是一个常见的数组操作问题，通常在处理数据结构时遇到。如果你想要从一个数组中找出所有0元素，并将它们移动到数组的末尾，同时保持其他非零元素的原始顺序，你可以采用以下步骤：

1. **遍历数组**：创建两个指针，一个`start`指向数组开始位置，另一个`end`指向数组结束位置。

2. **查找0元素**：从`start`开始，如果当前元素是0，那么将它与`end`指向的元素交换，然后`end`向后移一位。

3. **更新指针**：每次找到一个非零元素，就让`start`向前移动一位。当`start`到达`end`时，所有的0元素都已经移到了后面，`start`现在指向最后一个非零元素。

4. **将剩余元素放回原处**：从`end`开始，将每个元素复制回原来的位置，直到`start`。

以下是伪代码表示这个过程：

def move_zeros(arr):
    start = 0
    end = len(arr) - 1

    while start < end and arr[start] == 0:
        arr[start], arr[end] = arr[end], arr[start]
        end -= 1

    for i in range(start, end + 1):
        arr[i] = arr[start + (i - start)]

# 示例
arr = [0, 1, 0, 3, 12, 0, 5, 6]
move_zeros(arr)
print(arr)  # 输出：[1, 3, 12, 5, 6, 0, 0, 0]