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  • 如何得到一个数据流中位数?如果从数据流读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间个数的平均值。

    问题:如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。

    分析:

    数据时从一个数据流中读出来的,数据的数目随着时间的变化而增加。如果用一个数据容器来保存从流中读出来的数据,当有新的数据从流中读出来时,这些数据就插入到数据容器中。用什么样的数据结构比较合适呢?我们可以先分析下:

    一是没有排序的数组。很容易想到的是用Partition函数找到数组中的中位数。这样一来的话,插入一个数字和找出中位数的时间复杂度是O(1)和O(n)。

    二是排序的数组。但是插入操作的时间复杂度是O(n),由于是排好序的数组,所以找到中位数是一个简单的操作,只需要时间复杂度为O(1)。

    三是排序的链表。需要O(n)时间才能在链表中找到合适的位置插入新的数据。之前我们讨论过采用两个指针指向链表中间结点,那么可以在O(1)时间找到中位数。这样一来,时间效率与基于排序的数组的时间效率是一样的。

    四是二叉搜索树。可以将把插入新数据的平均时间降到O(nlogn),但是问题是当二叉搜索树极度不平衡的时候看起来像一个排序的链表,插入新数据的时间将是O(n)。为了得到中位数,可以在二叉树结点中添加一个表示子树结点数目的字段。凭借这个字段,可以在平均时间O(nlogn)时间得到中位数,但最坏的情况仍然需要O(n)时间。

    五是利用平衡的二叉树,即AVL树。AVL树的平衡因子定义是左右子树的高度差,为找到中位数,我们可以把AVL树的平衡因子定义为左右子树结点数目之差。这样一来可以在O(nlogn)时间内往AVL树添加一个新结点,同时用O(1)时间得到我们需要的中位数。可以说AVL树的效率是最高的,但在短时间内编写其代码不是件容易的事。

    六是最大堆和最小堆结合。如果数据在容器中已经排序,那么中位数可以由P1和P2指向的数得到,如果容器中数据的数目是奇数,那么P1和P2指向同一个数据。如下图所示:

    如图整个数据容器分隔成两个部分,位于容器左边部分的数据比右边的数据小,P1指向的数据是左边部分最大的数,P2指向的数据是右边部分最小的数。如果我们能够保证数据容器左边的数据都小于右边的数据,这样即使左右两边内部的数据没有排序,也可以根据左边最大数和右边最小数得到中位数。所以自然想到的是用一个最大堆实现左边的数据容器,用最小堆实现右边的数据容器。这样一来,可以在O(nlogn)时间内添加一个新结点,同时用O(1)时间得到我们需要的中位数。在分析上我们必须起码满足两个基本保证:一是保证数据平均分配到两个堆中,因此两个堆中数据的数目之差不能超过1,所以在数据总数目是偶数时把新数据插入到最小堆中或最大堆中;二是保证最大堆里的所有数据都小于最小堆中所有的数据。编写代码时,要仔细考虑。

    不同数据结构的比较如下:


    综上,采用最大堆和最小堆相结合的方案是性价比最高。

    import java.util.*;


    public class Solution{
    int count;
    PriorityQueue minHeap = new PriorityQueue();
    @SuppressWarnings("unchecked")
    PriorityQueue maxHeap = new PriorityQueue(11, new Comparator() {


    @Override
    public int compare(Object o1, Object o2) {
    // TODO Auto-generated method stub
    // PriorityQueue默认是小顶堆,实现大顶堆,需要反转默认排序器
    return ((Integer) o2).compareTo((Integer) o1);
    }
    });


    public void Insert(Integer num) {
    count++;
    if ((count & (0x1)) == 0) { // 判断偶数的高效写法


    if (!maxHeap.isEmpty() && num < (Integer) maxHeap.peek()) {
    maxHeap.offer(num);
    num = (Integer) maxHeap.poll();


    }


    minHeap.offer(num);


    } else {
    if (!minHeap.isEmpty() && num > (Integer) minHeap.peek()) {
    minHeap.offer(num);
    num = (Integer) minHeap.poll();


    }


    maxHeap.offer(num);


    }


    }


    public Double GetMedian() {
    if (count == 0) {
    throw new RuntimeException("no available number!");
    }
    // 总数为奇数时,大顶堆堆顶就是中位数
    double result;
    if ((count & (0x1)) == 1) {
    result = Double.parseDouble(maxHeap.peek() + "");
    }


    else {
    result = (Double.parseDouble(minHeap.peek() + "") + Double
    .parseDouble(maxHeap.peek() + "")) / 2.0;
    }


    return result;


    }
    }


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  • 如何找到个数组的中位数

    千次阅读 2019-08-19 12:13:11
    大数组的长度是奇数(11),中位数显然是位于正中的第6个元素,也就是元素5 上面的例子是奇数个元素的情况。那么偶数的元素是什么样呢?让我们来看另一个例子: 上图这个给定数组A和B,长度都是5,归并之后的大数...

    在这里插入图片描述

    什么意思呢?让我们来看两个例子:
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    上图这两个给定数组A和B,一个长度是6,一个长度是5,归并之后的大数组仍然要保持升序,结果如下:
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    大数组的长度是奇数(11),中位数显然是位于正中的第6个元素,也就是元素5

    上面的例子是奇数个元素的情况。那么偶数的元素是什么样呢?让我们来看另一个例子:
    在这里插入图片描述
    上图这两个给定数组A和B,长度都是5,归并之后的大数组如下:
    在这里插入图片描述
    大数组的长度是偶数(10),位于正中的元素有两个,分别是6和7,这时候的中位数就是两个数的平均值,也就是6.5。
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    或许这听起来有点绕,我们仍然用刚才的例子来说明:
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    如上图所示,对于偶数长度的数组,可以根据中位数分成长度相等的两部分,左半部分最大元素(6),永远小于等于右半部分的最小元素(7)

    对于奇数长度的数组,同样可以根据中位数分成两部分:
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    如上图所示,对于奇数长度的数组,如果把中位数本身归入左半部分,则左半边长度 = 右半边长度+1。

    左半部分最大元素(5),永远小于等于右半部分的最小元素(6)。
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    什么意思呢?大数组被中位数等分的左右两部分,每一部分根据来源又可以再划分成两部分,其中一部分来自数组A的元素,另一部分来自数组B的元素:
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    如图所示,原始数组A和B,各自分成绿色和橙色两部分。其中数值较小的绿色元素组成了大数组的左半部分,数值较大的橙色元素组成了大数组的右半部分。

    最重要的是,绿色元素和橙色元素的数量是相等的(偶数情况),而且最大的绿色元素小于等于最小的橙色元素

    假设数组A的长度是m,绿色和橙色元素的分界点是i,数组B的长度是n,绿色和橙色元素的分界点是j,那么为了让大数组的左右两部分长度相等,则i和j需要符合如下两个条件:

    i + j = ( m + n + 1 ) / 2 i + j = (m+n+1)/2 i+j=(m+n+1)/2
    之所以m+n后面要再加1,是为了应对大数组长度为奇数的情况

    M a x ( A [ i − 1 ] , B [ j − 1 ] ) ≤ M i n ( A [ i ] , B [ j ] ) Max(A[i-1],B[j-1]) \leq Min(A[i], B[j]) Max(A[i1],B[j1])Min(A[i],B[j])
    直白的说,就是最大的绿色元素小于等于最小的橙色元素

    由于m+n的值是恒定的,所以我们只要确定一个合适的i,就可以确定j,从而找到大数组左半部分和右半部分的分界,也就找到了归并之后大数组的中位数
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    如何利用二分查找来确定i值呢?通过具体事例,让我们来演示一下:
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    第一步,就像二分查找那样,把 i i i 设在数组A的正中位置,也就是让 i = 3 i=3 i=3
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    第二步,根据 i i i 的值来确定 j j j 的值, j = ( m + n + 1 ) / 2 − i = 3 j=(m+n+1)/2 - i =3 j=(m+n+1)/2i=3
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    第三步,验证 i i i j j j,分为下面三种情况:

    1. B [ j − 1 ] ≤ A [ i ] &amp; &amp; A [ i − 1 ] ≤ B [ j ] B[j−1] \leq A[i] \quad \&amp;\&amp; \quad A[i−1] \leq B[j] B[j1]A[i]&&A[i1]B[j]
      说明 i i i j j j 左侧的元素都小于等于右侧,这一组 i i i j j j 是我们想要的

    2. A [ i ] &lt; B [ j − 1 ] A[i]&lt;B[j−1] A[i]<B[j1]
      说明 i i i 对应的元素偏小了, i i i 应该向右侧移动

    3. A [ i − 1 ] &gt; B [ j ] A[i−1]&gt;B[j] A[i1]>B[j]
      说明 i − 1 i-1 i1 对应的元素偏大了, i i i 应该向左侧移动

    显然,对于图中例子,属于情况2, A [ 3 ] &lt; B [ 2 ] A[3] &lt; B[2] A[3]<B[2],所以 i i i 应该向右移动

    第四步,在数组A的右半部分,重新确定 i i i 的位置,就像二分查找一样
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    第五步,同第二步,根据 i i i 的值来确定 j j j 的值, j = ( m + n + 1 ) / 2 − i = 1 j=(m+n+1)/2 - i =1 j=(m+n+1)/2i=1
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    第六步,同第三步,验证 i i i j j j

    由于 A [ 5 ] ≥ B [ 0 ] A[5] \geq B[0] A[5]B[0] B [ 1 ] ≥ A [ 4 ] B[1] \geq A[4] B[1]A[4],所以这一组 i i i j j j 是合适的

    第七步,找出中位数

    如果大数组长度是奇数,那么

    中 位 数 = M a x ( A [ i − 1 ] , B [ j − 1 ] ) 中位数 = Max(A[i-1],B[j-1]) =Max(A[i1],B[j1])
    也就是大数组左半部分的最大值

    如果大数组长度是偶数,那么:
    中 位 数 = ( M a x ( A [ i − 1 ] , B [ j − 1 ] ) + M i n ( A [ i ] , B [ i ] )   ) / 2 中位数 = (Max(A[i-1],B[j-1]) + Min(A[i], B[i]) \ )/2 =Max(A[i1],B[j1])+Min(A[i],B[i]) )/2
    也就是大数组左半部分的最大值和大数组右半部分的最小值取平均

    在本例中,大数组长度是奇数,所以中位数=Max(8,1) = 8

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    1. 数组A的长度远大于数组B
      在这里插入图片描述
      也就是m远大于n,这时候会出现什么问题呢?

      当我们设定了 i i i 的初值,也就是数组A正中间的元素,再计算 j j j 的时候有可能发生数组越界。

      因此,我们可以提前把数组A和B进行交换,较短的数组放在前面, i i i 从较短的数组中取。
      这样做还有一个好处,由于数组A是较短数组, i i i的搜索次数减少了。

    2. 无法找到合适的i值

      什么情况下会无法找到合适的i值呢?有两种情况:

      数组A的长度小于数组B,并且数组A的所有元素都大于数组B。
      在这里插入图片描述
      这种情况下,无法通过二分查找寻找到符合 B [ j − 1 ] ≤ A [ i ] &amp; &amp; A [ i − 1 ] ≤ B [ j ] B[j−1] \leq A[i] \&amp;\&amp; A[i−1] \leq B[j] B[j1]A[i]&&A[i1]B[j] i i i 值,一直到 i = 0 i=0 i=0 为止。

      此时我们可以跳出二分查找的循环,所求的中位数是B[j-1]。(仅奇数情况)

      数组A的长度小于数组B,并且数组A的所有元素都小于数组B。
      在这里插入图片描述

      这种情况下,同样无法通过二分查找寻找到符合 B [ j − 1 ] ≤ A [ i ] &amp; &amp; A [ i − 1 ] ≤ B [ j ] B[j−1] \leq A[i] \&amp;\&amp; A[i−1] \leq B[j] B[j1]A[i]&&A[i1]B[j] i i i 值,一直到 i = ( 数 组 A 长 度 − 1 ) i=(数组A长度-1) i=(A1)为止。

      此时我们可以跳出二分查找的循环,所求的中位数是Max(A[i-1],B[j-1])。(仅奇数情况)
      在这里插入图片描述

    public static double findMedianSortedArrays(int[] arrayA, int[] arrayB) {
            int m = arrayA.length;
            int n = arrayB.length;
            //如果数组A的长度大于等于数组B,则交换数组
            if (m > n) {
                int[] temp = arrayA;
                arrayA = arrayB;
                arrayB = temp;
                int tmp = m;
                m = n;
                n = tmp;
            }
            int start = 0;
            int end = m;
            int mid = (m + n + 1) / 2;
            while (start <= end) {
                int i = (start + end) / 2;
                int j = mid - i;
                if (i < end && arrayB[j - 1] > arrayA[i]) {
                    //i偏小了,需要右移
                    start = i + 1;
                } else if (i > start && arrayA[i - 1] > arrayB[j]) {
                    //i偏大了,需要左移
                    end = i - 1;
                } else {
                    //i刚好合适,或i已达到数组边界
                    int maxLeft;
                    if (i == 0) {
                        maxLeft = arrayB[j - 1];
                    } else if (j == 0) {
                        maxLeft = arrayA[i - 1];
                    } else {
                        maxLeft = Math.max(arrayA[i - 1], arrayB[j - 1]);
                    }
                    if ((m + n) % 2 == 1) {
                        //如果大数组的长度是奇数,中位数就是左半部分的最大值
                        return maxLeft;
                    }
                    int minRight;
                    if (i == m) {
                        minRight = arrayB[j];
                    } else if (j == n) {
                        minRight = arrayA[i];
                    } else {
                        minRight = Math.min(arrayB[j], arrayA[i]);
                    }
                    //如果大数组的长度是偶数,取左侧最大值和右侧最小值的平均
                    return (maxLeft + minRight) / 2.0;
                }
            }
            return 0.0;
    
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[] arrayB = new int[]{3, 5, 6, 7, 8, 12, 20};
        int[] arrayA = new int[]{1, 10, 17, 18};
        System.out.println(findMedianSortedArrays(arrayA, arrayB));
    }
    

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  • 编写函数,实现统计和输出一个正整数各位数字零的个数,及各位数字中最大者。 例如:1080其零的个数是2,各位数字中最大者是8。主函数负责正整数的输入。 #include <stdio.h> int f(int n)//函数名为f { ...

    编写函数,实现统计和输出一个正整数中各位数字中零的个数,及各位数字中最大者。
    例如:1080其零的个数是2,各位数字中最大者是8。主函数负责正整数的输入。

    #include <stdio.h>
    int f(int n)//函数名为f 
    {
     int t,i=0,j=0;//i统计正整数中0的个数,j统计最大者 
     while(n)
     {
      t=n%10;
      if(t==0) i++;
      else if(t>j)
      j=t;
      n=n/10;
     }
     printf("正整数中0的个数为:%d,最大者为:%d\n",i,j);
     return 0;
     } 
     int main()
     {
      int n,x;
      printf("请输入正整数n:");
      scanf("%d",&n);
      x=f(n);//函数调用 
      return 0; 
     }

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  • 计算个有序数组的中位数

    千次阅读 2018-09-04 11:56:01
    题目: ...类比一个数组的中位数,求个数组的中位数就相当于把个数组合并后的一个数组的中位数,例 输入: num1=[1,3,5] num2=[2,4,6] 输出:(3+4)/2=3.5   方法:二分+递归 思路: --...

    题目:

    给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2 

    请找出这两个有序数组的中位数。要求算法的时间复杂度为 O(log (m+n)) 

     

    类比一个数组的中位数,求两个数组的中位数就相当于把两个数组合并后的一个数组的中位数,例

    输入: num1=[1,3,5]  num2=[2,4,6]

    输出:(3+4)/2=3.5

     

    方法:二分+递归

    思路:

    --看到有序,并且明确要求时间复杂度为log级的,肯定需要二分。但是请注意,很多人一看到二分,就想也不想的开始对数组进行二分,但是对于这题,对数组二分就进了死胡同了。这题是对另一个量进行二分。

    --再分析中位数的特征,就是求数组中的某一个(或两个)数,其左右两边的个数相等

    --设两个有序数组分别为,a,长度m;b,长度n

    --那么这个中位数,就是,a和b合并后的第(m+n+1)/2个(先不管有2个中位数的情况,后面会有个小技巧来屏蔽奇偶差异)

    --那么现在的问题就变成了,求两个有序数组中,从小到大的第k个值

    --所以二分其实是对k进行二分,两个数组同时从0开始,每次往后跳k/2个,当然不是同时跳,谁更小才能跳,保证已经跳过的数在整个数组中是最小的

     

    NO BB,上代码,先写求第k个值的方法

    private int findKth(int[] array1, int start1, int end1, int[] array2, int start2, int end2, int k){
            if(start1>end1){
                return array2[start2+k-1];
            }
            if(start2>end2){
                return array1[start1+k-1];
            }
            if(k==1){
                return Math.min(array1[start1], array2[start2]);
            }
            int mid1=Integer.MAX_VALUE;
            int mid2=Integer.MAX_VALUE;
            //这里的思想,其实不是每次移动整个end-start的一半,而是移动k的一半
            if(start1+k/2-1<=end1){
                mid1=array1[start1+k/2-1];
            }
            if(start2+k/2-1<=end2){
                mid2=array2[start2+k/2-1];
            }
            if(mid1<mid2){
                return findKth(array1, start1+k/2, end1, array2, start2, end2, k-k/2);
            }
            return findKth(array1, start1, end1, array2, start2+k/2, end2, k-k/2);
    }

     

    再写求中位数的方法

    public double findMiddle(int[] array1, int[] array2){
            int totalLength=array1.length+array2.length;
            if(totalLength==0){
                return -1;
            }
            //屏蔽奇偶差异,当是奇数时,k1,k2找到的是同一个中位数;当是偶数时,k1,k2找到的是两个中位数
            int k1=(totalLength+1)/2;
            int k2=(totalLength+2)/2;
            int mid1, mid2;
            if(array1.length==0){
                mid1=array2[k1-1];
                mid2=array2[k2-1];
            }else if(array2.length==0){
                mid1=array1[k1-1];
                mid2=array1[k2-1];
            }else {
                mid1=findKth(array1, 0, array1.length-1, array2, 0, array2.length-1, k1);
                mid2=findKth(array1, 0, array1.length-1, array2, 0, array2.length-1, k2);
            }
            return (double) (mid1+mid2)/2;
        }

     

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  • Java实现 LeetCode 4 寻找个有序数组的中位数

    万次阅读 多人点赞 2020-02-11 18:54:06
    寻找个有序数组的中位数 给定个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。 请你找出这个有序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。 你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。 示例 1: ...
  • Oracle 11g的官方文档,指出一张表最大支持的列个是1000个,我们可以通过创建一张超过1000个列的测试表来验证这个问题。测试11. 我们创建一张表,包含1个字段。2. 通过PL/SQL块,循环999次,每次都使用alter ...
  • 寻找个有序数组的中位数

    千次阅读 2019-02-17 13:13:06
    请你找出这个有序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。 你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。 示例: A = [1, 3] B = [2] 则中位数是 2.0 A = [1, 2] B = [3, 4] 则中位数是 (2 + 3...
  • JAVA求数组的平均数,众数,中位数

    千次阅读 2021-07-03 13:55:48
    中位数中位数是指把一组数据从小到大排列,如果这组数据的个数奇数,那最中间那个就是中位数,如果这组数据的个数为偶数,那就把中间的个数之和除以2,所得的结果就是中位数。 众数:众数是指一组数据出现...
  • #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include&amp;amp;amp;amp;lt;stdio.h&amp;amp;amp;amp;gt; #include&amp;amp;amp;amp;lt;stdlib.h&...奇数分之一都是正值,偶数分之一都是负值 for(i=1;
  • 如果从数据流读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流读出偶数个数,那么那么中位数就是排序之后中间个数的平均值。 我们可以将整个数据分成部分,分别用个数据容器...
  • 如果从数据流读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间个数的平均值。 算法思想:建一个最大堆和一个最小堆,当插入一个数据时,若小于最大堆的堆顶元素,则插入最大堆。若大于则插入最小堆。每...
  • 请找出个排序数组的中位数并且总的运行时间复杂度为 O(log (m+n)) 。 示例 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] 中位数是 2.0 示例 2: nums1 = [1, 2] nums2 = [3, 4] 中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5 这是问题,我刚...
  • /** *思路:设置一个大顶堆和一个小顶堆,...*大顶堆最大数小于小顶堆的最小 *如果是奇数,大顶堆->小顶堆->大顶堆 *偶数个,大顶堆->小顶堆 */ class MedianFinder { private int co...
  • 从海量数据找出中位数

    千次阅读 2020-03-14 18:51:32
    题目:一个文件有 10G 个整数,乱序排列,要求找出中位数。内存限制为 2G。只写出思路即可(内存限制为 2G的意思就是,可以使用2G的空间来运行程序,而不考虑这台机器上的其他软件的占用内存)。 关于中位数:...
  • 寻找个有序数组的中位数(附上三种解法)

    千次阅读 多人点赞 2019-12-06 18:23:32
    这道题比较经典,我当时做的时候,想出了种解决方案,不过总感觉算法不够优美,所以找到了另一种我觉得非常精妙的解法,利用了K最小数的思想去解决这道题,很值得讲一下,不知道K最小数的,可以参考我另一篇文章...
  • 【分步详解】个有序数组中位数和Top K问题

    万次阅读 多人点赞 2016-04-09 21:50:00
    这也是一道leetcode的经典题目:《LeetCode》解题笔记:004. Median of Two Sorted Arrays[H] 问题介绍 预备知识 先解释下割 ...代码问题介绍这个问题大致是说,如何给定的个有序数组里面找其中的
  • 如果从数据流读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。   对于数据流,对应的就是在线算法了,...
  • 如果从数据流读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间个数的平均值。 思路:数据流的中位数最好使用个堆,这样...
  • 如果从数据流读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间个数的平均值。 思路:由于数据是从数据流读取出来的,数据的个数随着时间的变化而增加。因此我们需要一个数据容器来保存读取出来的数据。 ...
  • 寻找个排序数组的中位数

    千次阅读 2016-04-13 22:51:08
    寻找个排序数组的中位数中位数保持 从一组数字的中位数两边删除同样多的元素(不管被删除的数字的相对顺序是什么样的),中位数保持。...设想一下,当能确定这个数组中位数小的数值的个数xx以及
  • 数据流中位数(Java实现)

    千次阅读 2017-06-14 14:00:56
    本题为剑指offer 面试题64 牛客网测试地址:... [编程题]数据流中位数 ...热度指数:24579 时间限制:1秒 空间限制:32768K ...如何得到一个数据流中位数?如果从数据流读出奇数个数值,那么中位数就是
  • 题目描述如何得到一个数据流中位数?如果从数据流读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间个数的平均值。
  • 一组数据如果有特别大的数或特别小的数时,一般用中位数 一组数据比较多(20个以上),范围比较集中,一般用众数 其余情况一般还是平均数比较精确 一、联系与区别:  1、平均数是通过计算得到的,因此它会因...
  • 个或多个已排序数组的中位数

    千次阅读 2014-03-17 20:38:36
    转自:... 一道典型的面试题 ...有个数组,均已经按升序排列好,编程序计算这个数组的中位数  要求:要求时间复杂度O(lgn) 空间复杂度O(1)  例子:  数组A:{1,4,6,7,9} B{2,3,5,8} 
  • python求解中位数、均值、众数

    万次阅读 2019-02-16 11:19:19
     中位数(又称中值,英语:Median),统计学的专有名词,代表一个样本、种群或概率分布的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下部分。对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个...
  • 1.求一个序列的中位数(c++)

    千次阅读 2019-07-12 02:45:36
    2、能够得到这个序列的中位数 中位数定义: #1.如果元素个数是偶数,返回已排序序列最中间的个数字的平均数 #2.如果元素个数是奇数,返回已排序序列中间那个数 二、分析 能够看到该题的标记是hard,显...
  • C语言:求个有序数组的中位数

    千次阅读 2019-05-07 15:27:21
    尤其是链接的 割 的思想 求中位数最大的问题是数组个数的奇数偶数问题 length/2 +1(length为奇数) mid={ length/2+1的值+length/2的值 除以2 (length为偶数) 割的思想: 例子 有数组 1,2,3,4 ...

空空如也

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在两位数中最大的奇数是多少