给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。 算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。 java代码

为了找到两个有序数组 `nums1` 和 `nums2` 的中位数，我们可以采用分治法的思想。由于题目要求时间复杂度为 `O(log(m+n))`，我们不需要遍历整个数组，而是采用二分查找的方式。下面是 Java 代码实现：

public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
    // 合并两个数组，并排序
    Arrays.sort(nums1);
    Arrays.sort(nums2);

    // 获取合并数组的长度
    int m = nums1.length;
    int n = nums2.length;

    if (m == n) {  // 如果两个数组长度相等，直接取中间值
        return (double)(nums1[m - 1] + nums2[0]) / 2;
    } else if (m > n) {  // 如果 nums1 更长
        return findKthSmallest(nums1, nums2, m + n / 2);
    } else {  // 如果 nums2 更长
        return findKthSmallest(nums2, nums1, m + n / 2);
    }
}

private int findKthSmallest(int[] nums1, int[] nums2, int k) {
    int left = 0, right = Math.min(nums1.length, nums2.length);  // 分界点

    while (left <= right) {
        int partitionNums1 = nums1[left];
        int partitionNums2 = nums2[right];

        if (k == (partitionNums1 + partitionNums2 + 1) / 2) {  // 如果是中间位置
            return partitionNums1;
        } else if (partitionNums1 + nums1.length < k) {  // 如果 k 在左边数组的右边
            left++;
        } else {  // 如果 k 在右边数组的左边
            right--;
        }
    }

    throw new IllegalArgumentException("Array is too small to find the kth smallest element.");
}

在这个代码中，`findKthSmallest` 函数用于查找合并数组的第 `k` 小元素。通过不断调整左右边界，直到找到正确的索引 `k`，然后返回该位置的值作为中位数。因为数组已经排序，所以二分查找可以在对数时间内完成。