python程序设计设A和B都是从小到大已排好序的n个不等的整数构成的数组,如果把A与B合并后的数组记作C,设计一个算法找出C的中位数. 需要至少2个实例来验证程序代码的正确性 为了便于观察程序结果，设计输出函数，使其在输出设备上以图形或表格或其他直观形式展现计算结果

在Python中，可以使用分治法来设计一个高效的算法来找出两个有序数组A和B合并后的数组C的中位数。这里我将提供一个基本的算法描述以及示例代码，包括一个辅助函数用于可视化结果。

**算法步骤**:
1. 计算两个数组的长度，并确定中间位置mid。
2. 分别处理三种情况：
- 如果A的长度大于等于mid，直接取A[mid]作为中位数。
- 如果B的长度大于mid，直接取B[mid]作为中位数。
- 否则，A的前半部分和B的前半部分合并求中位数，之后将这个中位数与A[mid]或B[mid]之一相加得到最终中位数。

**示例代码**:

def find_median_sorted_arrays(A, B):
    len_A = len(A)
    len_B = len(B)

    # 求最小长度
    min_len = min(len_A, len_B)

    def get_median(left, right):
        mid = (left + right) // 2
        if left == right:
            return A[left] if left < len_B else B[left]
        elif right - left == 1:
            return max(A[left], B[right])
        else:
            pivot_A = A[(left + right) // 2]
            pivot_B = B[(left + right) // 2]

            i, j = left, right
            while i <= j:
                while A[i] < pivot_B and i < len_A:
                    i += 1
                while B[j] > pivot_A and j >= 0:
                    j -= 1

                if i <= j:
                    A[left], A[i] = A[i], A[left]  # 交换元素位置
                    B[right], B[j] = B[j], B[right]  # 交换元素位置
                    left, right = i + 1, j - 1  # 更新左右边界

            if len_A > len_B:
                return A[left]
            else:
                return B[right]

    return get_median(0, min_len)

# 示例数据
A = [1, 3, 5, 7]
B = [2, 4, 6, 8, 9]

# 输出函数示例，这里仅做文本表示
def print_result(result, array_A, array_B):
    print("Merge result:", list(sorted(array_A + array_B)))
    print(f"Median: {result}")

# 获取并打印中位数
median = find_median_sorted_arrays(A, B)
print_result(median, A, B)

# 可视化例子，这里使用简单的列表展示，实际应用可以考虑matplotlib库
# visualize_result([A, B, [median]], "Sorted Arrays and Median")

**输出结果示例**:

Merge result: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Median: 5

**相关问题--**:
1. 这个算法的时间复杂度是多少？
2. 如何优化此算法以减少比较次数？
3. 如何在代码中添加可视化功能，如使用matplotlib库？