两个有序数列，求中间值 Median of Two Sorted Arrays

原题：

There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively.
Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n))..

题目大意：给出两个有序的数字列表，长度分别为m,n。找到这两个列表中的中间值。（第一次出现了时间复杂度的要求噢）

例如:

#例子一：总长度为奇数
nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
The median is 2.0
#例子二：总长度为偶数
nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]
The median is (2 + 3)/2 = 2.5

仔细分析题目，nums1和nums2都已经是排好序了的，这就大大的降低了难度，让找到两个列表的中间值，其实我们可以拓展为找到两个列表的第k个值。当然这个是拓展部分了，对于这个题目，有不同的思路，最简单粗暴的就是将两个列表合并，之后进行排序，拍好序后进行寻找中间值就简单了。但是用传统的先合并再排序，效率想必会很低~

我们发现对于两个已经有序的列表（从小到大），其实有一个更优的排序方式：从小到大，依次进行列表元素的比较（为方便表述，小詹称两个列表为A，B），较小值放到一个新列表中，比如A中该位置的值较小，将其放到新的列表C中，同时将A列表下一个值继续与B中当前位置元素进行比较，以此类推。这样的比较次数就比先合并在排序小很多啦！代码如下：

def findMedianSortedArrays(nums1, nums2):
    """
    :type nums1: List[int]
    :type nums2: List[int]
    :rtype: float
    """
    # 创建新列表
    nums3 = []
    # 当输入两个列表都还存在元素没进行比较的时候，循环进行对比
    # 并将较小值放入新列表，同时较小元素的列表和新列表索引加一
    while len(nums1) and len(nums2):
        if nums1[0] < nums2[0]:
            nums3.append(nums1.pop(0))
        else:
            nums3.append(nums2.pop(0))
    # 当存在某一个列表所有元素已经比较完，即拍好了序
    # 剩下那个列表剩下的值直接放入新列表对应位置即可
    nums3.extend(nums1)
    nums3.extend(nums2)
    # 注意‘/’和‘//’的区别:
    # 前者结果为float类型，后者为整除，结果为int型
    len_3 = len(nums3)
    # ‘%’为取模运算，即看长度是否被2整除，即看偶数还是奇数
    if len_3 % 2 != 0:
        return nums3[(len_3 - 1) // 2]
    return (nums3[len_3 // 2 - 1] + nums3[len_3 // 2]) / 2

另一种方法：

def findMedianSortedArrays(self, nums1, nums2):
        """
        :type nums1: List[int]
        :type nums2: List[int]
        :rtype: float
        """
        # 添加列表2到列表1，然后排序
        nums1.extend(nums2)
        nums1.sort()

        # 取中位数，分长度为奇数和偶数的情况
        if len(nums1) % 2 == 0:
            return (nums1[len(nums1) // 2 - 1] + nums1[len(nums1) // 2]) / 2
        else:
            return nums1[len(nums1) // 2]