在C语言编程中，获取数组的中位数是一项常见而重要的任务。中位数是一个数组中的一个特殊值，它将该数组分为两个等长的部分。当数组长度为奇数时，中位数就是位于数组中间位置的元素；当数组长度为偶数时，中位数是中间两个元素的平均值。
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从编程小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习，那么如何学习呢？当然是每天都练习一道题目！！
首先，我们需要实现一个函数来找到数组的中位数。然后，我们需要实现一个函数来根据中位数对数组进行划分。最后，我们需要计算划分比例的概率。
水仙花数，又称阿姆斯特朗数，是指一个三位数，其各位数字的立方和等于该数本身。例如，153是一个典型的水仙花数，因为1^3 + 5^3 + 3^3 = 153。
pdqsort是一种不稳定的混合排序算法，采用了快速排序和插入排序的结合，以避免快速排序在小数组上的性能下降。
在计算机科学和数据处理领域，寻找两个有序数组的中位数是一个关键而常见的问题。这个问题不仅仅考验着算法的效率，更涉及到对数组和排序的深刻理解。在Python这样灵活而强大的编程语言中，我们有机会通过优雅而高效的代码解决这个问题。本文将引导您深入了解在两个有序数组中寻找中位数的各种方法，以及它们的实现原理。无论您是刚刚踏入编程领域还是经验丰富的开发者，这篇博客都将为您提供有益的见解。
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电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。为了准确预测电力负荷，有必要进行建模。本文在R语言中使用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA模型对电力负荷时间序列预测并比较。
链表和数组都可用于存储数据。与链表不同，数组将所有元素按次序依次存储。不同的存储结构令它们有了不同的优势：
要在 O(lgn) 时间内找出两个有序数组 X 和 Y 中所有元素的中位数，可以使用二分查找算法。以下是用 Go 语言实现的算法：
和4 月相比来看的话，本月榜单的前十里最大的变动就是Python和Java的排名啦！曾经被 Java、C、C++霸占前三名的局面已经看不到了。去年5月Java 被 C 超越后，又在 11 月份再次被 Python超过，现在已经跌到了第三位，虽然后来 Java 也有再次追上 Python，但是其下滑的趋势还是很明显的。
快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两 部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排 序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
本章如果要归结成一个问题的话，可以归结为选择问题，比如要从一堆数中选择最大的数，或最小的数，或第几小/大的数等， 这样的问题看似很简单，似乎没有什么可研究的必要，因为我们已经知道了排序算法，运用排序+索引的方式不就轻松搞定了？但细想，排序所带来的时间复杂度是不是让这个问题无形之中变得糟糕。那算法研究不就是要尽可能避免一个问题高复杂度地解决，让那些不敢肯定有无最优解的问题变得不再怀疑，这也是算法研究者所追求的一种极致哲学。既然排序让这个问题解决的性能无法确定，那我们就抛开排序，独立研究问题本身，看有没有确
Linux 基金会和在线求职招聘网站 Dice 发布了一份关于开源招聘的调查结。结果显示，相对于其他类型的 IT 工作者，67% 的管理人员更希望雇佣在开源技术方面有所专长的技术人员。
请你找出这两个正序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
前 言 / 2022.7.26 上个月，StackOverflow 正式发布了 2022 年度开发者调查报告。调查涵盖了从开发者喜爱的技术到工作偏好等内容。有来自 180 个国家 / 地区的 73000 多名开发人员参与了这个调查，中国开发者占比为 0.88%。 01 调查结果总结 由于排名很详细且数量较多，先在文章前面放出这次调查中大家会重点关注的要点总结，具体排名可以往后翻哦~ 1 在线学习编程的比例从 60% 上升到了 70%，45 岁以上的受访者喜欢从书本上学习知识，年轻人依赖在线学习与资源。 2
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 。
自TOIBE编程语言排行榜发布20年以来，C和Java语言一直占据排行榜第一、第二的位置，不过这一局势在本月发生了扭转，C语言依然位列第一，但是Java第二名的位置已经被Python取代了。
今天我们学习第4题寻找两个有序数组的中位数，这是我们遇到的第一个困难题。这个题目很新颖，需要打破常规思维去思考。下面我们看看这道题的题目描述。
这道题在之前的帖子中（指针第四卷）也提到过，但没有详细去讲，今天就详细讲一下这道题。
张云浩：字节跳动-程序语言团队成员，目前主要研究方向包括但不限于性能优化、(并发)数据结构和算法等领域。
本文转载自July CSDN博客：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/03/07/6228235.aspx
分析：本题考的是 指针 大小及数组大小的计算，在 32 位平台下，指针大小为 4byte，而在 64 位平台下，指针大小为 8byte；在计算二维数组的大小时，需要通过 行 * 列 * 类型大小 的方式进行计算
这道题最终没有做出来。倒不是字面意义上的没有做出来，而是看了答案之后发现难点并不在思路上，而在于细节上。但是细节我已经知道了，所以写了也没什么用。
在两个有序数组中在不合并的前提下寻找他们合并后的中位数，这个可以转换成寻找第k大的数
二分查找也称为折半查找，每次都能将查找区间减半，这种折半特性的算法时间复杂度为 O(logN)。
原题链接 https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/
例如在一个有序数组{1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}中，我们要查找8的位置，就可以先比较其与5的大小关系，发现其大于5，然后就找6与10的中位数8，发现相等，那么8的位置也就找到了，二分查找做法大抵如此。
计算集合中第 k 大（小）的元素。就是 topK 相关系列的问题，但是选择算法只需要找到第 k 个就好。
请你找出这两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))。
本系列文章将会以通俗易懂的对话方式进行教学，对话中将涵盖了新手在学习中的一般问题。此系列将会持续更新，包括别的语言以及实战都将使用对话的方式进行教学，基础编程语言教学适用于零基础小白，之后实战课程也将会逐步更新。
Ndarray 可以理解为Java里面List 的实现，封装了更好的接口和api。
嗨！大家好，我是一棵树，这是我第一次在解螺旋发文，还是蛮激动的。下面就开始吧！ 今天的主题是：ROC分析时一定要告诉R分析谁 用到的软件是：R语言 用到的R包是：pROC和ROCit
在之前Python系列当中，我们介绍了heapq这个库的用法，它可以在的时间里筛选出前K大或者前K小的元素。今天我们一起来看一个可以更快实现选择的快速选择算法。
个有限数值，并且与数值的绝对大小无关（只把这些数值作为代表，或只与它们的相对顺序有关）
并详细介绍了如何手动计算真阳性率/假阳性率，以及怎样计算多个，并把点连接成线，变成ROC曲线：ROC曲线纯手工绘制
作为一个对 Rust 语言和新兴技术充满兴趣的开发者，我最近了解到一个令人振奋的项目——Pingora。
我们对 0 到 255 之间的整数进行采样，并将结果存储在数组 count 中：count[k] 就是整数 k 的采样个数。
2.原文对边界条件的说明有误。当数组A所有元素都小于数组B时，j的值并不会等于0。
有的时候，面对一个有缺失值的数据，我只想赶紧把它插补好，此时的我并不在乎它到底是怎么缺失、插补质量如何等，我只想赶紧搞定缺失值，这样好继续进行接下来的工作。
最近社群很多的小伙伴们对算法进行了激烈的讨论与学习，今天老九君就给大家介绍一些编程语言里的基础算法，提高小伙伴们的算法知识及编程里对算法的运用。 我们一起来看看十大基础算法吧~ 算法一：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。 事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使
一、问题描述 所谓“第（前）k大数问题”指的是在长度为n(n>=k)的乱序数组中S找出从大到小顺序的第（前）k个数的问题。 第K大问题可以是现实问题，譬如竞价排名中的第K个排名，或者多个出价者中的第K大价格等等。 ---- 二、解法归纳 解法1： 我们可以对这个乱序数组按照从大到小先行排序，然后取出前k大，总的时间复杂度为O(n*logn + k)。 很好理解，利用快排对所有元素进行排序，然后找到第K个元素即可。 解法2： 利用选择排序或交互排序，K次选择后即可得到第k大的数。总的时间复杂度为
开始我的数据分析冒险之旅，我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时，我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值，中位数和众数。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/
作者: 左飞 著有《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》 原文 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50521348 〇、序言 创新对于学术研究或产业应用都具有不言而喻的重要作用，现在国家也提出了要建立创新型国家的发展战略。如果回到我们所探讨的图像处理或数据挖掘研究，细细品读其中的某些点滴，你是否能窥探出些许启迪？首先，创新可以分成两种，一种是原始创新，另外一种就是所谓的二次创新。如果一个东西过去完全不存在，你鬼使神差的就想出来
给定一棵二叉搜索树，请找出其中的第k小的结点。例如， （5，3，7，2，4，6，8）中，按结点数值大小顺序第三小结点的值为4。
尾均值（trimmed mean）又称“截尾均值”，是指在一个数列中，去掉两端的极端值后所计算的算术平均数，其计算和下式中的a（切尾比例）有关，从它的定义可以看出，切尾均值能够有效避免极端值对整体数据的影响，能够使数据的描述结果更加合理与稳定，在生活中最常见的是选秀比赛或者扣篮比赛中除掉最高分和最低分来计算选手的最终得分。psych包默认切尾比例是0.1，也就是将数据排序后分别去掉两端10%的数据。当然，切尾均值的计算会比这种直接去掉最大值和最小值的计算方法要稍微复杂一点，但仔细看也并不难理解。如下是具体的计算公式：
方法三中，i 和 j 每次向右移动一位时，相当于去掉了一个不可能是中位数的值，也就是一个一个的排除。由于给定的两个数组是有序的，所以我们完全可以一半一半的排除。假设我们要找第 k 小数，我们每次循环可以安全的排除掉 k/2 个数。
本方法是最简单易懂的方法，但是直接使用API来题解不能达到出题者的目的。因此还需要寻找更优解。
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