方法一:使用numpy库 [Numpy]( 是一个Python的科学计算库,提供了对多维数组和矩阵进行快速运算的功能。它内置了很多用于数据处理和分析的函数,包括计算中位数的函数。 首先,我们需要安装numpy库: pip install numpy 1. 然后,我们可以使用numpy库的median()函数来计算数组的中位数。下面是一个示例代码: importnumpya...
中位数是将一组数据按照大小进行排序,然后找到位于中间位置的值。如果数据的个数是奇数,那么中位数就是排序后位于中间位置的值;如果数据的个数是偶数,则中位数是中间两个值的平均值。 Python代码示例 下面是一个简单的Python函数,用于计算数组中的中位数: defmedian(arr):arr.sort()n=len(arr)ifn%2==0:r...
方法一:先组合成一个有序数列,再取中位数 方法二:没有必要完全产生出第三个列表,我们在一开始就可以知道需要取的索引,且可以用变量记录而不新建列表 方法三:思路三: 求中位数的问题可以看作是求第(m+n)/2小的数的问题.如果是偶数个,则是第(m+n)/2小和第(m+n)/2+1小的均值.方法四:二分法, i =...
说明只在另一个里面找第k个即可 # 第k个对应脚标为k-1 if start1 >= n1: return nums2[start2 + k - 1] if start2 >= n2: return nums1[start1 + k - 1] # 如果k==1,找最小的那个,直接min if k == 1: return min( nums1[start1], nums2[start2]) # 两个中位数相比,小的那个...
1、求一个无序数组的中位数, (若数组是偶数,则中位数是指中间两个数字之和除以2,若数组是奇数,则中位数是指最中间位置。要求:不能使用排序,时间复杂度尽量低 2、例如: lists = [3, 2, 1, 4] , 中位数为 = (2+3)/2 = 2.5 lists = [3, 1, 2] , 中位数为 2 ...
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中位数。在这个任务里,你将得到一个含有自然数的非空数组(X)。你必须把它分成上下两部分,找到中位数。
(1)当pos > len(arr) / 2时,说明中位数在数组左半部分,在左半部分继续查找。 (2)当pos == len(arr) / 2,说明找到中位数arr[pos]。 (3)当pos < len(arr) / 2, 说明中位数在数组右半部分,在右半部分继续查找。 以上默认此数组序列长度为奇数,如果为偶数就是调用上述方法两次查找中间的两个数,...
这里两个有序数组,分别找到两个数组array1和array2的中位数,分别是median1和median2,若果median1小于...
给定两个大小分别为 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 。算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。 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 2、代码 class Solution(object): de...