看到时间复杂度为O(logN)，很容易想到二分查找。过程如下：
如果每个数组中只有一个元素，较小的那个元素就是整体的上中位数，如果两个元素相等，随便返回哪个都可以。
如果数组中不止一个元素，找到两个数组的中间位置mid1和mid2。
如果arr1[mid1] == arr2[mid2]，不管每个数组中元素的个数是奇数还是偶数，这两个数都可以是整体的上中位数，返回其中一个就可以。
如果arr1[mid1] > arr2[mid2]，每个数组的个数是奇数的情况下：数组arr1中mid1位置以后的数都不可能是整体的上中位数，数组arr2中mid2位置以前的数都不可能是整体的上中位数。所以现在只需要考虑arr1[left1…mid1]、arr2[mid2…right]，这两部分的元素个数相同，它们的上中位数就是整体的上中位数。
如果arr1[mid1] > arr2[mid2]，每个数组的个数是偶数的情况下：数组arr1中mid1位置以后的数都不可能是整体的上中位数，数组arr2中mid2位置以后包括mid2位置，都不可能是整体的上中位数。所以现在只需要考虑arr1[left1…mid1]、arr2[mid2+1…right]，这两部分的元素个数相同，它们的上中位数就是整体的上中位数。
arr1[mid1] < arr2[mid2]的情况，分析同上。
1 # 2 # find median in two sorted array 3 # @param arr1 int整型一维数组 the array1 4 # @param arr2 int整型一维数组 the array2 5 # @return int整型 6 # 7 class Solution: 8 def findMedianinTwoSortedAray(self , arr1 , arr2 ): 9 # write code here 10 # if not arr1: 11 12 arr1_len = len(arr1) 13 left1, right1 = 0, arr1_len - 1 14 left2, right2 = 0, arr1_len -1 15 16 17 while left1 < right1: 18 mid1 = (left1 + right1) // 2 19 mid2 = (left2 + right2) // 2 20 21 k = right1 - left1 + 1 22 23 if arr1[mid1] == arr2[mid2]: 24 return arr1[mid1] 25 26 elif arr1[mid1] < arr2[mid2]: 27 if k % 2 == 0: 28 left1 = mid1 + 1 29 right2 = mid2 30 else: 31 left1 = mid1 32 right2 = mid2 33 34 elif arr1[mid1] > arr2[mid2]: 35 if k % 2 == 0: 36 right1 = mid1 37 left2 = mid2 + 1 38 else: 39 right1 = mid1 40 left2 = mid2 41 42 return min(arr1[left1], arr2[left2]) 43
原文：https://www.cnblogs.com/dede-0119/p/14405480.html
