void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。 double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。 示例：
今天这题目很有趣，困难级别，但被我一脸懵逼、试着试着就给搞定了。当然，我是忽略了其中的关键要求，没有办法，带上这个要求我暂时还搞不定，先浑水摸鱼下吧。
MySQL并没有专门的中位数算法，而对于SQL不熟悉的人，书写中位数，只能通过Java等语言实现。并非推荐使用MySQL完成中位数计算，以下实现，仅为了通过算法解析的过程中，了解一些MySQL常用与不常用的功能、函数，并开拓思维。
去极值的方法，可以用均值加n倍的方差，来过滤，也可以用中位数加上下范围来过滤。如聚宽就提供了winsorize和winsorize_med等方法。
本节主要研究如何用二分查找算法去实现两个排序数组中位数，以及如何用python去实现。
前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值，这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。
老码农：小码匠，华为要培养8000名开发者，学习免费！实践免费！辅导免费！机会难得啊！
今天我们继续来看《算法第四版》一书，在上一篇文章当中我们介绍了快速排序的原理，并且也用Python和C++对于快排的两种实现方式进行了实现。
熟悉Python的同学可能知道，在Python当中我们可以使用heapq这个库在 的时间内筛选出前K大或者是前K小的元素，我们在之前的文章当中也曾讨论过。这种快速筛选元素的算法称为快速选择算法。
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最近一直在接触时间序列，所以打算写一些有关时间序列的文章，预测部分会从规则开始、到传统模型、到机器学习、再到深度学习，此外也会介绍一些时间序列的基本概念，包括自相关、平稳性、滞后性、季节性等。
中位数（Median）是描述一个数据集中心位置的统计量，它是将数据集从小到大排序后位于中间位置的数值。如果数据集中的元素数量是奇数，那么中位数就是正中间的那个数；如果是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。
（1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Python: 3.5 （3）Hadoop：3.1.3（4）Spark: 2.4.0（5）Web框架：flask 1.0.3 （6）可视化工具：Echarts （7）开发工具：Visual Studio Code
其中，num() 为自定义函数，用于取整，即在不影响数值的情况下，去掉小数点后的 0 以上代码用于添加一组数据。
这部分代码定义了一个名为Solution的类，并在该类中定义了一个名为findMedianSortedArrays的方法。方法接受两个已排序的数组nums1和nums2作为输入。如果nums1的长度大于nums2的长度，则交换两个数组，以确保nums1是较短的数组。
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。
在数据科学和分析领域，了解数据的基本统计值是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库，使得计算数据的基本统计值变得异常简便。无论是均值、中位数、标准差还是其他重要的统计指标，Python都能够以清晰而高效的方式满足我们的需求。
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。
中位数（Median）又称中值，统计学中的专有名词，是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，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。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。
下面的动画以 「力扣」第 704 题：二分查找 为例，展示了使用这个模板编写二分查找法的一般流程。
中位数（又称中值，英语：Median），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。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作为中位数。如果观察值有偶数个，则中位数不唯一，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
在一个有序数组中找中位数，但需要支持再数组中添加新的元素。本来是有序里的，可以很轻易就查到中位数，但如果添加新数字后，不一定有序。如果先对数组排序，那代价就比较大了，每次排序时间复杂度O(n*log(n))，看discuss发现了一种很巧妙的解法，可以把添加数据的时间复杂度降低到O(log(n)) ，查询中位数O(1)。 这里我们需要用到优先队列，java里有现场的优先队列。准备两个优先队列，large里存比中位数大的数，small里存比中位数小的数。加入现在有n个数，large里存最大的n/2个数，很容易理解。但small里怎么存最小的n/2个数？ 这里有个很巧妙的地方，把数组里数取负存到small里，small优先队列里其实存的是数组中取负后最大的n/2个数，不就是原数组中最小的n/2个数吗？需要特别考虑到n位奇数时，large里存了n/2+1个数，small里存了n/2个数（其实多余的一个也存small里）。算中位数的时候，如果n为奇数，直接从large里去第一优先级的就好了，如果n是偶数，从large和small里各取一个求平均，注意small里取出的数要取负变换之后才能用。 代码如下，
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。
关于求解中位数，我们知道在Python中直接有中位数处理函数（mean)，比如在Python中求解一个中位数，代码很简单。
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。
1.插入排序：插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序；首先将第一个作为已经排好序的，然后每次从后的取出插入到前面并排序； def insert_sort(ilist): for i in range(len(ilist)): for j in range(i): if ilist[i] < ilist[j]: ilist.insert(j, i
作者：林嘉亮审校：陈之炎 本文约3500字，建议阅读10分钟相当多的作者没有向用户提供足够详细的文档，导致了一些重要信息的缺失。
来源：煎蛋网 作者：zzjeff （一） 1906年，伟大的科学家兼恶心的人种改良倡导者高尔顿Francis Galton)参加了年度西英格兰家畜展，即兴做了个数学实验。 在集会上闲逛的他碰到了一个猜重量竞赛。人们猜测一只的公牛的重量，猜的最准的人将获得大奖。 高尔顿曾公开鄙视过普通大众的愚笨。他相信只有专业人士才能做出准确的估测。787位猜测者中根本没几个专业人士。为了体现群众的无知，他算出了所有猜测的平均数(而不是当时统计学家常用的中位数)：1197磅。得知实际重量后他吓了一跳：1198磅。 在如今的
描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段，可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。
一 1906年，伟大的科学家兼恶心的人种改良倡导者高尔顿(Francis Galton)参加了年度西英格兰家畜展，即兴做了个数学实验。 在集会上闲逛的他碰到了一个猜重量竞赛。人们猜测一只的公牛的重量，
1.添加元素：void addNum（int num），将num添加进数据结构中
分析之前小吐槽一句，这题自己真的没想到O(log(m+n))的方法，只能想到O(m+n)的归并，没想到怎么去使用二分，后来看了题解也是才明白。但也算自己理解了和大家分享一下。
在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数，只需用np.percentile即可，十分方便
正式介绍weixin_crawler之前，我准备了两个问题，这两个问题通过weixin_crawler自带的报告和搜索指数都能得到回答。
weixin_crawler从2018年6月份就开始利用业余时间开发，到今日正式问鼎江湖。在正式介绍weixin_crawler之前，我准备了两个问题，这两个问题通过weixin_crawler自带的报告和搜索指数都能得到回答。
最佳方法： 采用取反的方式来求中位数，排序后结果为l=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],长度为10，half=10//2=5,x[5]为列表的第六位数，5的取反数为-6,x[-6]实际上是对列表进行反向查找，为列表中的第五位数，长度为偶数10时中值5+6/2=5.5。
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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)) 。
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：
题目：数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。 分析：本题最直观的思路就是分别统计数组中每个数出现的次数，然后求出最大值，判断是否超过数组长度的一半。这种方法的时间复杂度为O(n^2)，在面试中，第一反应想到的方法往往不是最佳答案，下面我们来寻求更加高效的方式。 一个数出现的次数如果超过数组长度的一半，那么可以得出以下结论： 1.如果把超过数组长度一半的数整理在一起形成数组b，那么不管把b放在数组的什么位置，数组的中位数一定在b中。 2.个数超过数组长度一半的数最多只有一个。
搜索引擎每天接收大量用户搜索请求，把这些用户输入的搜索关键词记录，再离线统计分析，得到热门TopN搜索关键词。
之前做了很多因子测试的工作，但一直没有总结，感觉很凌乱，决定花时间把这部分东西写一写，温故知新，也为后续学习打基础。首先写一下单因子测试部分，分三篇，数据预处理一篇， 回归法一篇，分层测试法一篇。本篇首先说明多因子模型是什么，随后着重于单因子测试流程及数据预处理的细节，附代码。
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
有时候，把握问题的核心是当务之急。你的核心竞争力是什么？认识事物，要抓重点，抓事物的本质。这个方法论，也是一个很好的学习之道。 从一大堆数字中看出模式和趋势可能不容易，而求出平均数通常是把握全局的第一步。在认识数据的过程中，我们需要全局意识和整体观念，通过数据的平均数能够迅速找出数据中最具代表性的数字，从而得出重要的结论。统计世界中几个表示集中趋势的重要统计量：均值、中位数和众数。通过学习和理解，从而有效地汇总数据，尽可能得出简单而有用的结论。 均值 均值，平均数的一般量度。 计算大量平均数的一个常用方法，
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))。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
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