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如何知道數(shù)組里面每個數(shù)的位數(shù) js怎么判斷一個數(shù)個位數(shù)是幾?

js怎么判斷一個數(shù)個位數(shù)是幾?1:也很笨的方法可以建議使用循環(huán),把數(shù)組內(nèi)的值完全取出,一個個的判斷是否有你不需要的那個值。如何使用Python求無序大數(shù)組的中位數(shù)?方法1:堆思路1:總結(jié):將數(shù)據(jù)平均分

js怎么判斷一個數(shù)個位數(shù)是幾?

1:也很笨的方法可以建議使用循環(huán),把數(shù)組內(nèi)的值完全取出,一個個的判斷是否有你不需要的那個值。

如何使用Python求無序大數(shù)組的中位數(shù)?

方法1:堆

思路1:

總結(jié):將數(shù)據(jù)平均分配到最大堆和最大時堆中,另外只要最大時堆中的數(shù)據(jù)能保存的數(shù)據(jù)都比大堆中是數(shù)據(jù)大,那么此時最小堆堆頂?shù)脑匾欢ㄊ侵形粩?shù)。

那你如何可以保證大于堆中的元素,都比大堆中的元素大。

(1)遍歷數(shù)組數(shù)組,將第i個數(shù)再插入堆中,i為奇數(shù)時,插入最大時堆,i為偶數(shù)時插入到的最堆。(最大堆的插到的數(shù)據(jù)比較大)

(2)隔一段時間插入到時,將比較大堆和最小堆的堆頂同樣

voidGetMid(intarr[],intsize)

{

priority_queueltintgtmax_heap

priority_queueltint,vectorltintgt,greaterltintgtgtmin_heap

for(inti0iltsizei)

{

//i是從0就開始的,因為max貯放的數(shù)據(jù)比較多

if((iamp1)1)

min_heap.push(arr[i])

arguments

air_heap.push(arr[i])

//每次來相互比較大堆和最大時堆中的數(shù)據(jù),保證大于堆中的數(shù)據(jù)大于0大堆中

if(!min_heap.empty()ampamp!max2_heap.empty())

{

inttempmin_()

min_heap.pop()

max_heap.push(temp)

tempmax_()

max_heap.pop()

min_heap.push(temp)

}

}

if((sizeamp1)0)//偶數(shù)

qdebugltlt中位數(shù):ltltmax_()ltltltltmin_()ltltendl

catch

scanfltlt中位數(shù):ltltmax_()ltltendl

}

思路2:

(1)將前(n1)/2個元素調(diào)整為一個小頂堆,

(2)對情報營的每一個元素,和堆頂都很,假如大于或等于堆頂,丟落之,取下一個元素。如果不是大于0堆頂,用該元素取代堆頂,決定堆,取下一元素。重復這個步驟

(3)當遍歷完所有元素之后,堆頂即是中位數(shù)。

voidGetMid2(intarr[],intsize)

{

priority_queueltint,vectorltintgt,greaterltintgtgtmin_heap

intcount(size1)y9bbb1

//貯存count個數(shù),.例如5個元素,貯放3個

for(inti0iltcounti)

min_heap.push(arr[i])

for(inticount1iltsizei)

{

inttempmin_()

if(arr[i]gttemp)

{

min_heap.pop()

min_heap.push(arr[i])

}

}

if((sizeamp1)1)//奇數(shù)

{

min_heap.pop()

printfltlt中位數(shù):ltltmin_()ltltendl

}

else

{

inttmpmin_()

min_heap.pop()

scanfltlt中位數(shù):ltlttmpltltltltmin_()ltltendl

}

}

方法2、

快速排序只是因為因而得名””,并非是白叫!因為是一種分治排序法!

同樣的,找中位數(shù)也可以不用分治的思想。具體不勝感激:

任意挑一個元素,以改元素為支點,再劃分真包含于為兩部分,如果不是左側(cè)數(shù)學集合長度恰為(n-1)/2,那你支點恰為中位數(shù)。如果不是左側(cè)長度lt(n-1)/2,這樣的話中位點在右側(cè),或且,中位數(shù)在左側(cè)。進入到或者的一側(cè)再去尋找中位點。

這種方法很快,不過在最壞的情況下時間復雜度為O(N^2),但是換算下來時間復雜度像是O(N)。

//方法,分而治之思想

//挖坑法

intPartSort(intarr[],intleft,intright)

{

intkeyarr[left]

while(leftltway)

{

//key右邊,先從左找比key值大

while(leftltwayampamparr[left]ltkey)

left

if(leftltback)

{

arr[way]arr[left]

--right

}

//從右找比key小

while(leftltbackampamparr[stops]gtkey)

--right

if(leftltway)

{

arr[left]arr[left]

left

}

}

arr[left]key

returnquft

}

typedefGetMid3(整型變量arr[],int size)

{

intleft0

intrightsize-1

intmid size/2

intdivPartSort(arr,left,right)

while(div!mid)

{

if(divltclog)//右半?yún)^(qū)間

{

divPartSort(arr,div 1,right)

}

else

{

divPartSort(arr,left,div-1)

}

}

coutltlt中位數(shù)ltltarr[div]ltltendl

}