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  • 出这两个有序数组的中位数。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 = 2.5public double findMedianSortedArrays(int arr1[],int arr2[]) {...

    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。

    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

    public double findMedianSortedArrays(int arr1[],int arr2[]) {

    int[] resultArr = new int[arr1.length + arr2.length];

    for(int i=0;i

    resultArr[i]=arr1[i];

    }

    for(int i=0;i

    resultArr[arr1.length+i]=arr2[i];

    }

    Arrays.sort(resultArr);

    System.out.println(Arrays.toString(resultArr));

    int startLen=0;

    int endLen=0;

    if(resultArr.length%2==0) {

    endLen=resultArr.length/2;

    startLen=endLen-1;

    System.out.println("偶数组:"+startLen+","+endLen);

    return (double)(resultArr[startLen]+resultArr[endLen])/2;

    }else {

    startLen=resultArr.length/2;

    System.out.println("奇数组:"+startLen+","+endLen);

    return resultArr[startLen];

    }

    }

    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)) 。

    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

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  • 无序数组找中位数

    2021-04-04 09:27:11
    1.无序数组找中位数 思路一 把无序数组排好序,取出中间的元素 时间复杂度 采用普通的比较排序法 O(N*logN) 如果采用非比较的计数排序等方法, 时间复杂度 O(N), 空间复杂度也是O(N). 思路二 (1)将前(n+1)/2个...

    1.无序数组找中位数

    1. 思路一
      把无序数组排好序,取出中间的元素
      时间复杂度 采用普通的比较排序法 O(N*logN)
      如果采用非比较的计数排序等方法, 时间复杂度 O(N), 空间复杂度也是O(N).

    2. 思路二
      (1)将前(n+1)/2个元素调整为一个小顶堆
      (2)对后续的每一个元素,和堆顶比较,如果小于等于堆顶,丢弃之,取下一个元素。 如果大于堆顶,用该元素取代堆顶,调整堆,取下一元素。重复2.2步
      (3)当遍历完所有元素之后,堆顶即是中位数。
      注:如果数组元素的个数是奇数,取数组前(size+1)/2个元素建堆,如果是偶数则取前 size/2 个元素建堆。但如果是数据流,数据个数是动态变动的,则应采用小根堆+大根堆的办法,具体见本文第5点介绍。

    3. 思路三
      找中位数也可以用快排分治的思想。具体如下:
      (1)任意挑一个元素,以改元素为支点,划分集合为两部分,如果左侧集合长度恰为 (n-1)/2,那么支点恰为中位数。如果左侧长度<(n-1)/2, 那么中位点在右侧,反之,中位数在左侧。
      (2)进入相应的一侧继续寻找中位点。
      注:可参考快排思想实现Top K

    拓展:查找N个元素中的第K个小的元素,假设内存受限,仅能容下K/4个元素
    分趟查找:

    1. 第一趟,用堆方法查找最小的K/4个小的元素,同时记录剩下的N-K/4个元素到外部文件。
    2. 第二趟,用堆方法从第一趟筛选出的N-K/4个元素中查找K/4个小的元素,同时记录剩下的N-K/2个元素到外部文件。
    3. 第四趟,用堆方法从第一趟筛选出的N-K/3个元素中查找K/4个小的元素,这是的第K/4小的元素即使所求。

    https://blog.csdn.net/zdl1016/article/details/4676882


    2.将十进制数字转化为X 进制的字符串

    //将十进制数转化为X进制字符串 
    string trans(int num, int base){
    	string str;
    	while(num > 0){
    		if(num % base < 10)
    			str += num % base + '0';
    		else
    			str += num % base - 10 + 'A';
    		num = num / base;
    	}
    	reverse(str.begin(),str.end());
    	
    	return str;
    }
    

    3.找出字符串中第k次出现的字符

    1. 思路一
      遍历这个字符串(缺点是要对这个字符串查找好多次)
    2. 思路二
      (1) 先创建一个数组然后这个数组你就放成256个元素。
      (2) 把这个字符串转化成ASCLL码进行查找。(因为ASCLL码的范围比较小)
      (3) 当我们发现字符串中出现a(a的ASCLL为97)的时候,我们可以把刚才256个元素中下边为97的元素的值加一。
    char find_first_K(string str, int K)
    {
    	int count[256] = { 0 };
    	for (char ch : str) ++count[ch];
    
    	for (char ch : str) {
    		if (count[ch] == K)
    			return ch;
    	}
    
    	return '0';
    }
    

    5.找出数据流中的中位数

    在这里插入图片描述

    注意:始终保证小根堆A中元素个数不少于大根堆B中的元素个数,即A、B元素相等时,将B中最大元素加入A,否则将A中最小元素加入B,来维持元素个数平衡。

    class MedianFinder {
    private:
        priority_queue<int,vector<int>, greater<int>> A;    //小根堆
        priority_queue<int,vector<int>, less<int>> B;       //大根堆
    
    public:
        //插入新元素
        void addNum(int num) {
            if(A.size()==B.size()){ //把B中最大元素加入到A
                B.push(num);
                A.push(B.top());
                B.pop();
            }else{                  //把A中最小元素加入到B
                A.push(num);
                B.push(A.top());
                A.pop();
            }
        }
        
        //查找当前中位数
        int findMedian() {
            return A.size()==B.size()?(A.top()+B.top())/2.0:A.top();
        }
    };
    

    6.英文字符串流和中文字符串流如何分词

    一种对英文字符串进行分词的方法:https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/jsjyyyj200707016

    字典与统计相结合的中文分词方法:https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/xxwxjsjxt200609039

    暴力方法:

    1. 英文分词:根据字符串中的空格、标点符号进行分词。
    2. 中文分词:固定两个字为一词进行拆分。

    7.10亿QQ号去重

    1. 内存够的情况

    分段、map、多线程。

    1. 分段:哈希分桶,根据哈希值对桶数目取模得到对应桶号。
    2. map:需要计数采用unordered_map去重;不需要计数采用set去重。
    3. 多线程:将数据进行哈希分桶之后,各桶内map的去重可以采用多线程执行。

    2. 内存不够的情况

    思路一:bitmap

    位图bitmap:每个int数字只用一个比特位来做标记

    位图的操作(算法)基本依赖于下面3个元操作:

    set_bit(char x, int n); //将x的第n位置1,可以通过x |= (1 << n)来实现
    
    clr_bit(char x, int n); //将x的第n位清0,可以通过x &= ~(1 << n)来实现
    
    get_bit(char x, int n); //取出x的第n位的值,可以通过(x >> n) & 1来实现
    

    比如,要对数字int x = 1848105做标记,就可以调用set_bit(bit_map[x/8], x%8);

    除法看做求“组编号”,x/8即是 以8个位为一个小组,分组到编号为idx = x/8的bit_map元素中,然后在组内偏移lft = x%8个比特位。

    10亿数字(int 32位):10^8 * 32 / 8 = 40亿字节 / 1024 ≈ 400万 KB / 1024 ≈ 4000 MB / 1024 ≈ 4 GB
    int 32位所需bitmap大小:2^32 / 8 = 2^29 字节 / 1024 = 2^19 KB / 1024 = 2^9 MB = 512 MB

    10亿数字(long long 64位):4 GB * 2 = 8GB
    long long 64位所需bitmap大小:2^64 / 2^23 = 2^41 MB / 1024 = 2^31 GB / 1024 = 2^21 TB / 1024 = 2048 PB = 2 EB

    https://www.cnblogs.com/zhanghaiba/p/3594559.html

    思路二:多路归并排序

    问题:如何给100亿个数字排序?

    注:100亿个 int 型数字放在文件里面大概有 37.2GB

    1. 把这个37GB的大文件,用哈希分成1000个小文件,每个小文件平均38MB左右(理想情况),把100亿个数字对1000取模,模出来的结果在0到999之间,每个结果对应一个文件,所以我这里取的哈希函数是 h = x % 1000,哈希函数取得”好”,能使冲突减小,结果分布均匀。
    2. 按各输入文件中下一个读到的元素的大小构造一个输入流最小堆.
    3. 从堆顶文件里读一个元素并写入输出文件.
    4. 同时按读的那个文件的下一个元素的值调整堆.
    5. 若第3步已到达文件结尾.则从堆中删除该输入流.
    6. 如果堆中还有元素. 回到第2步.

    3. 外存不够的情况

    考虑是不是可以进行分布式处理

    待查~


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  • 转:海量数据找中位数

    2020-12-28 21:24:22
    利用外排序的方法,进行排序 ,然后再去找中位数2.另外还有个思路利用堆先求第1G大,然后利用该元素求第2G大,然后利用第2G大,求第3G大...当然这样的话虽不需排序,但是磁盘操作会比较多,具体还需要分析下与外排序...

    题目如下:

    只有2G内存的pc机,在一个存有10G个整数的文件,从中找到中位数,写一个算法。

    算法:

    1.利用外排序的方法,进行排序 ,然后再去找中位数

    2.另外还有个思路利用堆

    先求第1G大,然后利用该元素求第2G大,然后利用第2G大,求第3G大...当然这样的话虽不需排序,但是磁盘操作会比较多,具体还需要分析下与外排序的效率哪个的磁盘IO会比较多

    建立一个1g个整数的最大值堆,如果元素小于最大值则入堆,这样可以得到第1g大的那个元素然后利用这个元素,重新建一次堆,这次入堆的条件还要加上大于这个第1g大的元素,这样建完堆可以得到第2g大的那个 ...

    3.借鉴基数排序思想

    偶认为可以用位来判断计数,从最高位到最低位,为了方便表述我们假设为无符号整数,即0x00000000~0xFFFFFFFF依次递增,那么可以遍历所有数据,并记录最高位为0和1的个数(最高位为0的肯定是小于最高位为1的)记为N0、N1

    那么根据N0和N1的大小就可以知道中位数的最高位是0还是1

    假设N0>N1,那么再计算N00和N01,

    如果N00>(N01+N1),则说明中位数的最高两位是00

    再计算N000和N001.。。。依次计算就能找到中位数

    如果改进一下,设定多个计数器

    好像一次磁盘io也可以统计出N0,N00,....的数值

    4.借鉴桶排序思想

    一个整数假设是32位无符号数

    第一次扫描把0~2^32-1分成2^16个区间,记录每个区间的整数数目

    找出中位数具体所在区间65536*i~65536*(i+1)-1

    第二次扫描则可找出具体中位数数值

    第一次扫描已经找出中位数具体所在区间65536*i~65536*(i+1)-1

    然后第二次扫描再统计在该区间内每个数出现的次数,就可以了.

    题目:在一个文件中有 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)。分析:既然要找中位数,很简单就是排序的想法。那么基于字节的桶排序是一个可行的方法 :

    思想:将整形的每1byte作为一个关键字,也就是说一个整形可以拆成4个keys,而且最高位的keys越大,整数越大。如果高位keys相同,则比较次高位的keys。整个比较过程类似于字符串的字典序。

    第一步:把10G整数每2G读入一次内存,然后一次遍历这536,870,912个数据。每个数据用位运算">>"取出最高8位(31-24)。这8bits(0-255)最多表示255个桶,那么可以根据8bit的值来确定丢入第几个桶。最后把每个桶写入一个磁盘文件中,同时在内存中统计每个桶内数据的数量,自然这个数量只需要255个整形空间即可。

    代价:(1) 10G数据依次读入内存的IO代价(这个是无法避免的,CPU不能直接在磁盘上运算)。(2)在内存中遍历536,870,912个数据,这是一个O(n)的线性时间复杂度。(3)把255个桶写会到255个磁盘文件空间中,这个代价是额外的,也就是多付出一倍的10G数据转移的时间。

    第二步:根据内存中255个桶内的数量,计算中位数在第几个桶中。很显然,2,684,354,560个数中位数是第1,342,177,280个。假设前127个桶的数据量相加,发现少于1,342,177,280,把第128个桶数据量加上,大于1,342,177,280。说明,中位数必在磁盘的第128个桶中。而且在这个桶的第1,342,177,280-N(0-127)个数位上。N(0-127)表示前127个桶的数据量之和。然后把第128个文件中的整数读入内存。(平均而言,每个文件的大小估计在10G/128=80M左右,当然也不一定,但是超过2G的可能性很小)。

    代价:(1)循环计算255个桶中的数据量累加,需要O(M)的代价,其中m<255。(2)读入一个大概80M左右文件大小的IO代价。

    注意,变态的情况下,这个需要读入的第128号文件仍然大于2G,那么整个读入仍然可以按照第一步分批来进行读取。

    第三步:继续以内存中的整数的次高8bit进行桶排序(23-16)。过程和第一步相同,也是255个桶。

    第四步:一直下去,直到最低字节(7-0bit)的桶排序结束。我相信这个时候完全可以在内存中使用一次快排就可以了。

    整个过程的时间复杂度在O(n)的线性级别上(没有任何循环嵌套)。但主要时间消耗在第一步的第二次内存-磁盘数据交换上,即10G数据分255个文件写回磁盘上。一般而言,如果第二步过后,内存可以容纳下存在中位数的某一个文件的话,直接快排就可以了。

    更多:

    http://www.cppblog.com/richbirdandy/archive/2008/09/09/61426.html

    http://blog.csdn.net/randyjiawenjie/article/details/6968591

    http://kenby.iteye.com/blog/1030055

    题目介绍:

    输入为不断地数字流,实时显示出当前已经输入的数字序列的中位数

    解答:

    求中位数的方法很多,对于大数据量最经典是桶的计数方法,但是对于这个问题不适用,因为数据是不断变化的

    可以用最大堆和最小堆来解答这个问题:

    1.假设当前的中位数为m,其中最大堆维护的是<=m的数字序列,最小堆维护的是>=m的数字序列,但是两个堆都不包含m

    2.当新的数字到达时,比如为a,将a与m进行比较,若a<=m 则将其加入到最大堆中,否则将其加入到最小堆中

    3.如果此时最小堆和最大堆的元素个数的差值>=2 ,则将m加入到元素个数少的堆中,然后从元素个数多的堆将根节点赋值到m,最后重建两个最大堆和最小堆,返回到2。

    变形:

    题目:5亿个int,从中找出第k大的数

    #include #include#include#include#include#include#include#include#includetypedefstructbucket_t {int *buf; /*输出缓冲区*/

    int count; /*当前有多少个数*/

    int idx; /*缓冲区的指针*/} bucket_t;static unsigned int BUF_PAGES; /*缓冲区有多少个page*/

    static unsigned int PAGE_SIZE; /*page的大小*/

    static unsigned int BUF_SIZE; /*缓冲区的大小, BUF_SIZE = BUF_PAGES*PAGE_SIZE*/

    static unsigned int nbuckets; /*分成多少个桶*/

    static unsigned intBUCKET_BUF_SIZE;static int *buffer; /*输入缓冲区*/

    longget_time_usecs();void write_to_file(bucket_t *bucket, intpos);int partition(int *a, int s, intt);int quick_select(int *a, int s, int t, inti);void swap(int *p, int *q);int main(int argc, char **argv)

    {char filename[20];

    unsignedintbp, length, bucket_size, k;intfd, i, bytes;

    bucket_t*bucket;long start_usecs =get_time_usecs();

    strcpy(filename, argv[1]);

    fd=open(filename, O_RDONLY);if (fd < 0) {

    printf("can't open file %s\n", filename);

    exit(0);

    }

    nbuckets= 1024;

    k= atoi(argv[2]);

    PAGE_SIZE= 4096; /*page = 4KB*/BUF_PAGES= 1024;

    BUF_SIZE= PAGE_SIZE*BUF_PAGES; /*4KB * 1024 = 4M*/BUCKET_BUF_SIZE= PAGE_SIZE*128; /*4KB * 128 = 512KB*/buffer= (int *)malloc(BUF_SIZE);//把1-2^32个数分成nbucket个组, nbuckets必须等于2的n次幂

    bucket = malloc(sizeof(bucket_t)*nbuckets);if (bucket == NULL) exit(0);for (i = 0; i < nbuckets; i++) {

    bucket[i].buf=malloc(BUCKET_BUF_SIZE);if (bucket[i].buf ==NULL) {

    exit(0);

    }

    bucket[i].idx= 0;

    bucket[i].count= 0;

    }

    bucket_size= (1<<22); /*分成1024个桶,每个桶容纳2^22个数*/

    //读入第一批数据到输入缓冲区

    bytes =read(fd, buffer, BUF_SIZE);

    length= bytes/4;

    bp= 0;intelement, pos;

    unsignedint base;

    bucket_t*p;base = 2147483648;while (1) {//从输入缓冲区取出一个数,加到对应的桶

    element = buffer[bp++];

    pos= (((long)element)+base)>>22;

    p= &bucket[pos];

    p->buf[p->idx++] =element;

    p->count++;//桶内的缓冲区已满,写入文件

    if (p->idx*4 ==BUCKET_BUF_SIZE) {

    write_to_file(p, pos);

    p->idx = 0;

    }//输入缓冲区的数已用完

    if (bp ==length) {

    bytes=read(fd, buffer, BUF_SIZE);if (bytes == 0) {break;

    }

    length= bytes/4;

    bp= 0;

    }

    }//把每个桶剩下的数写入文件

    for (i = 0; i < nbuckets; i++) {

    write_to_file(bucket+i, i);

    }

    free(buffer);

    close(fd);

    buffer= malloc(bucket_size*4);if (buffer == NULL) exit(0);//找出第k大的数位于哪个文件

    unsigned sum = 0;for (i = 0; i < nbuckets && sum < k; i++) {

    sum+=bucket[i].count;

    }

    i--;//把该文件读入内存

    sprintf(filename, "foo_%d.dat", i);

    printf("第%d大的数位于文件%s的第%d大的数\n", k, filename, k+bucket[i].count-sum);

    fd=open(filename, O_RDONLY);if (fd < 0) {

    printf("can't open file %s\n", filename);

    free(buffer);

    exit(0);

    }

    bytes= read(fd, buffer, bucket_size*4);

    length= bytes/4;//选择文件内第(k+bucket[i].count-sum)大的数

    intanswer;

    answer= quick_select(buffer, 1, length-1, k+bucket[i].count-sum);

    printf("第%d大的数 = %d\n", k, answer);

    close(fd);

    free(buffer);//free buckets

    for (i = 0; i < nbuckets; i++) {

    free(bucket[i].buf);

    }

    free(bucket);long end_usecs =get_time_usecs();double secs = (double)(end_usecs - start_usecs) / (double)1000000;

    printf("it took %.02f seconds.\n", secs);return 0;

    }void write_to_file(bucket_t *bucket, intpos)

    {char filename[20];intfd, bytes;

    sprintf(filename,"foo_%d.dat", pos);

    fd= open(filename, O_WRONLY | O_CREAT | O_APPEND, 0666);if (fd < 0) {

    printf("can't open file %s\n", filename);

    exit(0);

    }

    bytes= write(fd, bucket->buf, bucket->idx*4);if (bucket->idx*4 !=bytes) {

    printf("idx = %d, bytes = %d, write error\n", bucket->idx, bytes);

    close(fd);

    exit(0);

    }

    close(fd);

    }longget_time_usecs()

    {structtimeval time;structtimezone tz;

    memset(&tz, '\0', sizeof(structtimezone));

    gettimeofday(&time, &tz);long usecs = time.tv_sec*1000000 +time.tv_usec;returnusecs;

    }void swap(int *p, int *q)

    {inttmp;

    tmp= *p;*p = *q;*q =tmp;

    }/*把a[t]作为参考,将数组分成三部分: 小于等于a[t],

    * a[t]以及大于a[t],分割完毕后,a[t]所在的下标即是a[t]的顺序*/

    int partition(int *a, int s, intt)

    {int i, j; /*i用来遍历a[s]...a[t-1], j指向大于x部分的第一个元素*/

    for (i = j = s; i < t; i++) {if (a[i]

    swap(a+i, a+j);

    j++;

    }

    }

    swap(a+j, a+t);returnj;

    }/*选择数组中第i大的元素并返回*/

    int quick_select(int *a, int s, int t, inti)

    {intp, m;if (s == t) returna[t];

    p=partition(a, s, t);

    m= p - s + 1;if (m == i) returna[p];if (m >i) {return quick_select(a, s, p-1, i);

    }return quick_select(a, p+1, t, i-m);

    }

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  • 题目如下 代码如下 #include<stdio.h> int main() { int n; scanf("%d",&n); int a[n],i,j,t; for(i=0;i<n;i++) scanf("%d",&a[i]); for(i=0;i<n-1;i++){//冒泡排序将数组...a[j]=t..

    题目如下

     代码如下

    #include<stdio.h>
    int main()
    {
    	int n;
    	scanf("%d",&n);
    	int a[n],i,j,t;
    	for(i=0;i<n;i++)
    	scanf("%d",&a[i]);
    	for(i=0;i<n-1;i++){//冒泡排序将数组排序
    			for(j=0;j<n-1-i;j++)
    			if(a[j]>a[j+1]){t=a[j+1];a[j+1]=a[j];a[j]=t;}
    	}
    	int b;
    	double mid;
    	if(n%2==0){
    		b=n/2;
    		mid=(a[b]+a[b-1])/2.0;
    	}
    	else mid=a[(n-1)/2];
    	printf("%.1lf",mid);
    	return 0;
    }

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  • 大数据查找中位数

    千次阅读 2020-12-28 21:24:25
    前两天同学面试遇到的一道题,大数据怎么找中位数。大数据 --> 所有数据不能一下子读入内存中位数 --> 需要遍历所有数据1. 题目在一个大文件中有100亿个32位整数,乱序排列,要求中位数;内存限制为512M...
  • 海量数据查找中位数

    2021-03-16 13:49:12
    现在 有10亿个int型的数字(JAVA中 int 型占4B),以及一台可用内存为1GB的机器,如何出这10亿个数字的中位数中位数定义:数字排序之后,位于中间的那个数。比如将10亿个数字进行排序(位置从1到10亿),排序之后,...
  • 中位数(C语言)

    2021-05-20 01:38:38
    2.50 2.00 题目链接 ... 把排好序的存放在一个数组方便后面调用。 看存放在数组的长度。取中间值(奇数直接取中间值,偶数用中间的两个的平均值) 注意:数组是从a[0]还是从a[1]存放的。
  • MATLAB如何使用median函数计算样本的中位数【语法说明】M=median(A):如果A是向量,函数求向量的中位数;如果A是矩阵,则求每一列的中位数;如果A为多维矩阵,则沿着第一个维数不等于1的维度计算中位数。M=median(A,...
  • 在Python中查找列表的中位数

    千次阅读 2020-12-28 21:56:55
    Python 3.4有statistics.median :返回数字数据的中位数(中间值)。当数据点数为奇数时,返回中间数据点。 当数据点的数量是偶数时,通过取两个中间值的平均值来插值中值:>>> median([1, 3, 5]) 3 >>...
  • 当记录是偶数时,中位数是中间两个数的平均 SELECT GROUP_CONCAT( id ), avg( `VALUE` ) FROM (#第二层开始 SELECT id, @INDEX := @INDEX + 1 AS myindex, `VALUE` -- myindex代表的是这一列数,@index是位置 FROM ...
  • 中位数定理

    2021-01-10 19:03:22
    中位数有这样的性质 :所有数与中位数的绝对差之和最小。中位数是数列中间的那个数,或者是中间的那两个数之一。 题目链接:AcWing 104. 货仓选址 代码实现: #include <iostream> #include <algorithm>...
  • 正确的O(n)解决方案非常复杂,需要大量的文本,代码和技巧来...它基本上是一个聪明的分而治之算法,除其他外,它利用了这样一个事实:在一个排序的n乘n矩阵,人们可以在 O(n) 找到小于/大于给定的元素数量号码 k...
  • 中位数,四分位数

    2021-04-19 04:05:40
    三、Excel,Matlab求四分位数 先说Excel: MEDIAN(array)中位数 QUARTILE(array,quart) 第二参数为:0--最小值,相当于min 1--25%的值 2--50%的值,相当于Median ​3--75%的值 4--最大值,相当于max​ Percentile ...
  • }//中位数算法 public static doublegetMidNum(Number[] array){ array=sort(array);//java.util.Arrays.sort(array); int c =array.length;double ret = c%2==0?(array[(c/2)-1].doubleValue()+array[c/2].double...
  • 从海量数据中中位数

    千次阅读 2021-02-28 18:06:37
    题目:在一个文件中有 10G 个整数,乱序排列,要求中位数。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:数据...
  • 中位数(median)是一个排好序的元素中中间位置的元素,如果元素个数为偶数,则是中间两个元素的平均值。例如(3,1,5)的中位数是3,而(2,1,3,5)的中位数是2.5。查找中位数属于SelectionAlgorithms的一种。用快速排序...
  • } } } } /** 求出有序数组array各元素的中位数,参数n是数组元素的个数 **/ double median(double a[], int n) { double result=0; if(n%2==0) { result=(a[n/2]+a[n/2-1])/2; }else{ result=a[n/2]; } return...
  • 中位数(又称中值):是统计学中的专有名词,代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分。众数:是统计学名词,在统计分布上具有明显集中趋势点的数值,代表数据的一般水平...
  • 前言中位数是一个可将数值集合划分为相等的上下两部分的一个数值。如果列表数据的个数是奇数,则列表中间那个数据就是列表数据的中位数;如果列表数据的个数是偶数,则列表中间那2个数据的算术平均值就是列表数据的...
  • 题目描述: 比如一个原数组[1,3,5,7,9,10,13] ...面试中提供了一种思路:一是用快排先进行排序,再找中位数,时间复杂度是nlogn。 然而要求用O(n) 思路:中位数的特点是左边的数都比中位数小,而右边的数都比中位
  • 前2天,老板有个报表需求,需要用到中位数算法。而MYSQL没有直接提供median()这样的直接算中位数的算法。于是就在百度上百度了下。看到有为朋友提供了一种算法。但是只要代码,没有解释。花了挺久的时间,终于理解了...
  • SQL笔面试题:如何求取中位数

    千次阅读 2021-08-19 00:32:34
    公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容 作者:胖里 来源: 胖里的日常 先来看看中位数的概念。中位数(Median)又称中值,统计学中的专有名词,是按顺序排...
  • 计算大数据的中位数

    2020-12-28 21:24:25
    题目:在一个大文件中有10G个整数,乱序排列,要求中位数(内存有2G限制,不能一次全部加装),请写出算法设计思路。中位数的定义:对于一个排序好的序列,如果数据有奇数个的话,中位数就取中间的一个;如果有...
  • JS中求中位数的方法

    2021-05-02 09:01:56
    下面这段代码可以求中位数 const mid = left + right >>> 1;
  • 快速排序+查找中位数

    2021-03-31 16:06:45
    缘起:在写一道查找中位数的题,用冒泡排序有一个节点一直超时,就顺便学习一下快排 查找中位数代码 题目链接- 两个有序序列的中位数 (详参【陈越实验案例2-13】) 注释是我个人对这个排序原理的理解(可能会有...
  • 中位数(Median)

    2021-10-05 09:55:15
    中位数(Median)又称中值,统计学中的专有名词,是按顺序排列的...对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。 ...
  • C#求中位数

    2021-03-30 10:51:40
    static void Main(string[] args) { int[] num1 = { 1, 3 }; int[] num2 = { 2 ,4}; List<int> lis = new List<int>(); lis.AddRange(num1); lis.AddRange(num2); ...
  • 题目:中位数就是一组数据从小到大排列后中间的那个数字。如果数组长度为偶数,那么中位数的值就是中间两个数字相加除以2,如果数组长度为奇数,那么就是中间那个数。分析:采用类快速排序的方法,把问题转化为求一...
  • 查找众数及中位数

    2021-10-11 23:04:58
    查找众数及中位数 题目描述: 1.众数是指一组数据中出现次数量多的那个数,众数可以是多个 2.中位数是指把一组数据从小到大排列,最中间的那个数,如果这组数据的个数是奇数,那最中间那个就是中位数, 如果这组数据...

空空如也

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怎样找中位数