帮我用js写一个从两个正序数组中寻找中位数的算法

好的，我可以回答这个问题。以下是一个简单的 JavaScript 算法，用于从两个已排序的数组中查找中位数：

function findMedianSortedArrays(nums1, nums2) {
const merged = [...nums1, ...nums2].sort((a, b) => a - b);
const len = merged.length;
const mid = Math.floor(len / 2);
return len % 2 === ? (merged[mid - 1] + merged[mid]) / 2 : merged[mid];
}

这个算法将两个数组合并成一个新的已排序数组，然后找到中间的元素。如果数组长度为偶数，则返回中间两个元素的平均值，否则返回中间元素。

希望这个算法能够帮助你！

相关问题

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))

要找出两个正序数组的中位数，可以使用分查找的方法来实现时间复杂度为 O(logm+n))。以下是一个现示例：

def findMedianSortedArrays(nums1, nums2):
    m, n = len(nums1), len(nums2)
    if m > n:
        nums1, nums2, m, n = nums2, nums1, n, m
    
    i_min, i_max, half_len = 0, m, (m + n + 1) // 2
    while i_min <= i_max:
        i = (i_min + i_max) // 2
        j = half_len - i
        
        if i < m and nums2[j-1] > nums1[i]:
            # i 太小，增大它
            i_min = i + 1
        elif i > 0 and nums1[i-1] > nums2[j]:
            # i 太大，减小它
            i_max = i - 1
        else:
            # i 正好
            if i == 0: max_of_left = nums2[j-1]
            elif j == 0: max_of_left = nums1[i-1]
            else: max_of_left = max(nums1[i-1], nums2[j-1])
            
            if (m + n) % 2 == 1:
                return max_of_left
            
            if i == m: min_of_right = nums2[j]
            elif j == n: min_of_right = nums1[i]
            else: min_of_right = min(nums1[i], nums2[j])
            
            return (max_of_left + min_of_right) / 2.0

以上代码首先确保 nums1 的长度小于等于 nums2 的长度，然后使用二分查找的方法找到合适的切分点 i，使得左边部分的元素都小于右边部分的元素。最后根据数组的长度是奇数还是偶数，计算中位数并返回。

希望对你有所帮助！

请用c语言实现问题：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)) 。

首先，将两个数组合并，排序为一个新数组。然后，用两个指针分别从开头和结尾遍历新数组，当它们相遇的时候，返回中位数。下面是c语言实现的代码： int findMedian(int* nums1, int m, int* nums2, int n) {
int i, j, k;
int *arr = malloc((m+n)*sizeof(int));
for (i = 0, j = 0, k = 0; i < m && j < n; k++) {
if (nums1[i] <= nums2[j])
arr[k] = nums1[i++];
else
arr[k] = nums2[j++];
}
while (i < m)
arr[k++] = nums1[i++];
while (j < n)
arr[k++] = nums2[j++];
int median = (m + n) / 2;
if ((m + n) % 2 == 0)
return (arr[median] + arr[median - 1]) / 2;
else
return arr[median];
}