给定两个大小为 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。

    进阶：你能设计一个时间复杂度为 O(log (m+n)) 的算法解决此问题吗？

    示例 1：

    输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2]
    输出：2.00000
    解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2
    示例 2：

    输入：nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
    输出：2.50000
    解释：合并数组 = [1,2,3,4] ，中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5
    示例 3：

    输入：nums1 = [0,0], nums2 = [0,0]
    输出：0.00000
    示例 4：

    输入：nums1 = [], nums2 = [1]
    输出：1.00000
    示例 5：

    输入：nums1 = [2], nums2 = []
    输出：2.00000

    提示：

    nums1.length == m
    nums2.length == n
    0 <= m <= 1000
    0 <= n <= 1000
    1 <= m + n <= 2000
    -106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106

    来源：力扣（LeetCode）
    链接：https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays

    思路：
    很常考的一道题，要求时间复杂度O(log(n+m))必须使用二分。学习的官方题解做法
    4. 寻找两个正序数组的中位数-官方题解

    复杂度分析:
    时间复杂度O(log(m+n))
    空间复杂度O(1)

    1. var findMedianSortedArrays = function (nums1, nums2) {
    2.     let m = nums1.length;
    3.     let n = nums2.length;
    4.     if (m > n) {
    5.         let temp = nums1;
    6.         nums1 = nums2;
    7.         nums2 = temp;
    8.         let tmp = m;
    9.         m = n;
    10.         n = tmp;
    11.     }
    12.     let iMin = 0, iMax = m, halfLen = Math.floor((m + n + 1) / 2);
    13.     while (iMin <= iMax) {
    14.         let i = Math.floor((iMin + iMax) / 2);
    15.         let j = halfLen - i;
    16.         if (i < iMax && nums2[j - 1] > nums1[i]) {
    17.             iMin = i + 1;
    18.         } else if (i > iMin && nums1[i - 1] > nums2[j]) {
    19.             iMax = i - 1;
    20.         } else {
    21.             let maxLeft = 0;
    22.             if (i === 0) {
    23.                 maxLeft = nums2[j - 1];
    24.             } else if (j === 0) {
    25.                 maxLeft = nums1[i - 1];
    26.             } else {
    27.                 maxLeft = Math.max(nums1[i - 1], nums2[j - 1]);
    28.             }
    29.             if ((m + n) % 2 === 1) {
    30.                 return maxLeft;
    31.             }
    32.             let minRight = 0;
    33.             if (i === m) {
    34.                 minRight = nums2[j];
    35.             } else if (j === n) {
    36.                 minRight = nums1[i];
    37.             } else {
    38.                 minRight = Math.min(nums2[j], nums1[i]);
    39.             }
    40.             return (maxLeft + minRight) / 2;
    41.         }
    42.     }
    43.     return 0.0;
    44. };