double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { int n1 = nums1.size(), n2 = nums2.size(); if(n1 > n2) return findMedianSortedArrays(nums2, nums1); // n1 <= n2 int k = n1 + ((n2-n1+1)>>1); int l = 0, r = n1; while(l < r) { int mid = l + ((r-l+1)>>1); if(nums1[mid-1] > nums2[k-mid]) r = mid-1; else l = mid; } //l是中位线在第一个数组中左侧的位置 //k-l是中位线在第二个数组中左侧的位置 int leftMax1 = l==0 ? INT_MIN : nums1[l-1]; int rightMin1 = l==n1 ? INT_MAX : nums1[l]; int leftMax2 = k-l==0 ? INT_MIN : nums2[k-l-1]; int rightMin2 = k-l==n2 ? INT_MAX : nums2[k-l]; int t = max(leftMax1, leftMax2); if((n1+n2)%2 == 1) return (double)t; return (double)(t+min(rightMin1,rightMin2))/2.0; }

这是一段 C++ 代码，实现了求解两个有序数组的中位数的功能。函数名为 `findMedianSortedArrays`，接受两个参数，均为 `vector<int>` 类型的数组。

代码主要分为三个部分：

1. 对数组进行预处理，保证 `nums1` 的长度不大于 `nums2` 的长度。

2. 通过二分查找，找到一个位置 `l`，使得 `nums1[0]..nums1[l-1]` 和 `nums2[0]..nums2[k-l-1]` 的元素个数加起来刚好等于 `(n1+n2+1)/2`。

3. 根据 `l` 和 `k` 的值，分别计算出左半部分的最大值和右半部分的最小值，然后根据数组的长度是否为偶数，返回中位数。

需要注意的是，如果数组的长度为偶数，中位数需要取左半部分的最大值和右半部分的最小值的平均数。

值得一提的是，这段代码是使用了 C++ 的 STL 库中的 `vector` 类型，以及一些位运算和三目运算符来进行优化。

相关问题

class Solution { public: vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { unordered_map<int,int>hashtable; unordered_set<int> result_set; for(int i=0;i<nums1.size();i++){ hashtable[nums1[i]]=i;//把nums1放到哈希表里 } int len=nums2.size(); if(nums1.size()>nums2.size()){ len=nums1.size(); } for(int i=0;i<len;i++){//遍历nums2，是否在哈希表出现 auto it=hashtable.find(nums2[i]); if(it!=hashtable.end()){ result_set.insert(nums2[i]); } } return result_set; } };

这段代码是一个函数 `intersection`，它接受两个 `vector<int>` 类型的参数 `nums1` 和 `nums2`，并返回一个 `vector<int>` 类型的结果。函数的目标是找出 `nums1` 和 `nums2` 两个向量中的交集元素。

函数的实现过程如下：

1. 创建一个空的 `unordered_map<int, int>` 类型的哈希表 `hashtable`，用于存储 `nums1` 中的元素。
2. 创建一个空的 `unordered_set<int>` 类型的集合 `result_set`，用于存储交集元素。
3. 遍历 `nums1` 向量，将其中的元素作为键，索引作为值，存储到哈希表 `hashtable` 中。
4. 初始化变量 `len` 为 `nums2` 的大小。如果 `nums1` 的大小大于 `nums2`，则将 `len` 设置为 `nums1` 的大小。
5. 遍历 `nums2` 向量，对于每个元素，使用 `find` 函数在哈希表 `hashtable` 中查找是否存在对应的键。
6. 如果在哈希表中找到了对应的键，则将该元素插入到集合 `result_set` 中。
7. 返回集合 `result_set`。

这段代码的目的是找出两个向量中的交集元素，并将结果存储在一个集合中返回。

然而，根据代码的实现，返回类型应该是 `unordered_set<int>` 而不是 `vector<int>`。所以你需要将返回类型修改为 `unordered_set<int>`。

修正后的代码如下：

class Solution {
public:
    unordered_set<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        unordered_map<int, int> hashtable;
        unordered_set<int> result_set;
        
        for (int i = 0; i < nums1.size(); i++) {
            hashtable[nums1[i]] = i; // 将 nums1 放入哈希表中
        }
        
        int len = nums2.size();
        if (nums1.size() > nums2.size()) {
            len = nums1.size();
        }
        
        for (int i = 0; i < len; i++) { // 遍历 nums2，判断是否在哈希表中出现
            auto it = hashtable.find(nums2[i]);
            if (it != hashtable.end()) {
                result_set.insert(nums2[i]);
            }
        }
        
        return result_set;
    }
};

这样修改后的代码将返回一个 `unordered_set<int>` 类型的集合，其中存储了 `nums1` 和 `nums2` 的交集元素。

希望这个解答对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

int binarySearch(vector<int>& nums, int target, bool lower) { int left = 0, right = (int)nums.size() - 1, ans = (int)nums.size(); while (left <= right) { int mid = (left + right) / 2; if (nums[mid] > target || (lower && nums[mid] >= target)) { right = mid - 1; ans = mid; } else { left = mid + 1; } } return ans; } int search(vector<int>& nums, int target) { int leftIdx = binarySearch(nums, target, true); int rightIdx = binarySearch(nums, target, false) - 1; if (leftIdx <= rightIdx && rightIdx < nums.size() && nums[leftIdx] == target && nums[rightIdx] == target) { return rightIdx - leftIdx + 1; } return 0; } 详细解释代码

这段代码实现了在有序数组中查找某个元素的出现次数。

函数 `binarySearch` 是一个二分查找函数，其中 `nums` 是有序数组，`target` 是目标值，`lower` 表示是否查找第一个大于等于目标值的元素。如果 `lower` 为 true，则查找第一个大于等于目标值的元素，否则查找第一个大于目标值的元素。如果找到了符合条件的元素，则返回其下标；否则，返回数组的长度。

函数 `search` 利用 `binarySearch` 函数分别查找目标值在有序数组中第一次和最后一次出现的位置，然后计算出现次数。具体步骤如下：

1. 调用 `binarySearch(nums, target, true)` 查找目标值第一次出现的位置，保存在变量 `leftIdx` 中。
2. 调用 `binarySearch(nums, target, false) - 1` 查找目标值最后一次出现的位置，然后减 1，保存在变量 `rightIdx` 中。
3. 如果目标值在数组中出现过，并且第一次和最后一次出现的位置都找到了，则返回它们之间的元素个数，即 `rightIdx - leftIdx + 1`。
4. 如果目标值在数组中没有出现过，则返回 0。

值得注意的是，这段代码中的二分查找算法是一个通用的模板，可以用来查找大于等于或大于目标值的元素位置。同时，二分查找的时间复杂度为 O(log n)，比暴力查找的时间复杂度 O(n) 要快得多。