为什么查找两个不同大小的排序数组的中位数需要O(log(min(n，m)

查找两个不同大小的排序数组的中位数需要O(log(min(n，m)))的时间复杂度的原因是因为可以利用二分查找的思想来解决这个问题。

首先，我们需要了解什么是中位数。中位数是指将一个集合划分为两个长度相等（或差距最多为1）的子集，其中一个子集中的元素总是大于另一个子集中的元素。对于一个有序数组，中位数就是数组中间位置的元素。

假设我们有两个有序数组nums1和nums2，分别有n和m个元素。为了找到这两个数组的中位数，我们可以将问题转化为在合并后的有序数组中找到第k小的元素。其中k为(n+m)/2或(n+m)/2+1，具体取决于n+m的奇偶性。

接下来，我们可以使用二分查找的思想来解决这个问题。假设我们要在合并后的有序数组中找到第k小的元素，我们可以分别在nums1和nums2中找到各自的第k/2小的元素（假设k为偶数）。如果nums1的第k/2小的元素小于nums2的第k/2小的元素，那么合并后的数组中的第k小的元素一定不会在nums1的前k/2个元素中，可以将nums1的前k/2个元素排除。反之，如果nums1的第k/2小的元素大于nums2的第k/2小的元素，那么合并后的数组中的第k小的元素一定不会在nums2的前k/2个元素中，可以将nums2的前k/2个元素排除。通过不断缩小问题规模，最终可以找到合并后的数组中的第k小的元素。

在每一次二分查找中，我们都可以将问题规模缩小一半，因此时间复杂度为O(log(min(n，m)))。

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