寻找两个已排序数组的第 k 大元素

介绍：

在算法问题中，给定两个已排序的数组，我们希望找到这两个数组中的第 k 大元素。本篇博文将介绍一种解决方案，使用双指针法来高效地找到第 k 大的元素。

目录：

问题描述
解题思路
示例代码
时间复杂度和空间复杂度分析
总结
正文：

问题描述：

给定两个已排序的数组 nums1 和 nums2，以及一个正整数 k。我们的目标是找到这两个数组中的第 k 大元素。

解题思路：

为了解决这个问题，我们可以使用双指针法来迭代地比较两个数组中的元素，同时记录当前找到的第 k 大的元素。

初始化两个指针 p1 和 p2 分别指向数组 nums1 和 nums2 的末尾。
使用一个变量 count 来记录当前找到的第 k 大的元素。
在每一次循环中，比较指针 p1 和 p2 所指向的元素。
如果 nums1[p1] 大于 nums2[p2]，则将 nums1[p1] 计入 count，并将 p1 左移一位。
如果 nums2[p2] 大于 nums1[p1]，则将 nums2[p2] 计入 count，并将 p2 左移一位。
当 count 的值等于 k 时，说明找到了第 k 大的元素，返回该元素的值。
如果循环结束后仍未找到第 k 大的元素，则返回 -1。
示例代码：
下面是一个示例代码实现：

int findKthLargest(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int k) {
    int p1 = nums1.size() - 1;
    int p2 = nums2.size() - 1;
    int count = 0;

    while (p1 >= 0 && p2 >= 0) {
        if (nums1[p1] > nums2[p2]) {
            count++;
            if (count == k) {
                return nums1[p1];
            }
            p1--;
        } else {
            count++;
            if (count == k) {
                return nums2[p2];
            }
            p2--;
        }
    }

    while (p1 >= 0) {
        count++;
        if (count == k) {
            return nums1[p1];
        }
        p1--;
    }

    while (p2 >= 0) {
        count++;
        if (count == k) {
            return nums2[p2];
        }
        p2--;
    }

    return -1;  // 没有找到第 k 大的元素
}

时间复杂度和空间复杂度分析：

时间复杂度：双指针法的时间复杂度为 O(m + n)，其中 m 和 n 分别是两个数组的长度。这是因为我们只需要遍历两个数组中的元素一次。
空间复杂度：该解决方案的空间复杂度为 O(1)，只使用了常数级别的额外空间。

总结：

本篇博文介绍了如何使用双指针法来寻找两个已排序数组中的第 k 大元素。通过迭代比较两个数组中的元素，并记录当前找到的第 k 大的元素，我们可以高效地解决这个问题。时间复杂度为 O(m + n)，空间复杂度为 O(1)。希望本文能够帮助读者理解和解决这个问题，并在实际编程中灵活运用。如果您想深入了解更多细节，请参阅相关的算法书籍和资料。祝您在算法问题上取得成功！

以上是关于寻找两个已排序数组的第 k 大元素的解题思路和代码实现的博文。如有疑问或进一步讨论，欢迎提问和留言。