1029. Median (25)

本文介绍了一种通过合并两个已排序序列来找到合并后序列中位数的方法。使用C++实现,通过逐个比较两个序列中的元素并选择较小者进行推进,直到找到位于中间位置的元素。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

考察合并序列的中位数

#include<vector>
#include<iostream>

int main()
{
	int n1, n2;
	while(scanf("%d",&n1)!=EOF)
	{
		std::vector<int> a, b;
		for(int i = 0; i < n1; ++i)
		{
			int tmp;
			scanf("%d",&tmp);
			a.push_back(tmp);
		}
		scanf("%d",&n2);
		for(int i = 0; i < n2; ++i)
		{
			int tmp;
			scanf("%d",&tmp);
			b.push_back(tmp);
		}
		//find median
		int aIdx, bIdx, k;
		aIdx = bIdx = 0;
		int mIdx = (n1+n2-1)/2;
		int cur;
		for( k = -1; aIdx < n1 && bIdx < n2; )
		{
			if(a[aIdx] <= b[bIdx]) 
			{
				cur = a[aIdx];
				++aIdx;
				++k;
			}
			else 
			{
				cur = b[bIdx];
				++bIdx;
				++k;
			}
			if(k == mIdx) 
			{
				printf("%d\n",cur);
				break;
			}

		}
		if(k != mIdx && aIdx < n1)
			printf("%d\n", a[aIdx+mIdx-k-1]);
		if(k != mIdx && bIdx < n2)
			printf("%d\n", b[bIdx+mIdx-k-1]);
	}
	return 0;
}


 

分析下列代码作用,用for循环达成效果 代码如下: df_cleanID['是否吃大米'].median() df_cleanID['平均每次食用量'].median() df_cleanID['是否吃小麦面粉'].median() df_cleanID['平均每次食用量.1'].median() df_cleanID['是否吃杂粮'].median() df_cleanID['平均每次食用量.2'].median() df_cleanID['是否吃薯类'].median() df_cleanID['平均每次食用量.3'].median() df_cleanID['是否吃油炸面食'].median() df_cleanID['平均每次食用量.4'].median() df_cleanID['是否吃猪肉'].median() df_cleanID['平均每次食用量.5'].median() df_cleanID['是否吃牛羊肉'].median() df_cleanID['平均每次食用量.6'].median() df_cleanID['是否吃禽肉'].median() df_cleanID['平均每次食用量.7'].median() df_cleanID['是否吃内脏类'].median() df_cleanID['平均每次食用量.8'].median() df_cleanID['是否吃水产类'].median() df_cleanID['平均每次食用量.9'].median() df_cleanID['是否吃鲜奶'].median() df_cleanID['平均每次食用量.10'].median() df_cleanID['是否吃奶粉'].median() df_cleanID['平均每次食用量.11'].median() df_cleanID['是否吃酸奶'].median() df_cleanID['平均每次食用量.12'].median() df_cleanID['是否吃蛋类'].median() df_cleanID['平均每次食用量.13'].median() df_cleanID['是否吃豆腐'].median() df_cleanID['平均每次食用量.14'].median() df_cleanID['是否吃豆腐丝等'].median() df_cleanID['平均每次食用量.15'].median() df_cleanID['是否吃豆浆'].median() df_cleanID['平均每次食用量.16'].median() df_cleanID['是否吃干豆'].median() df_cleanID['平均每次食用量.17'].median() df_cleanID['是否吃新鲜蔬菜'].median() df_cleanID['平均每次食用量.18'].median() df_cleanID['是否吃海草类'].median() df_cleanID['平均每次食用量.19'].median() df_cleanID['是否吃咸菜'].median() df_cleanID['平均每次食用量.20'].median() df_cleanID['是否吃泡菜'].median() df_cleanID['平均每次食用量.21'].median() df_cleanID['是否吃酸菜'].median() df_cleanID['平均每次食用量.22'].median() df_cleanID['是否吃糕点'].median() df_cleanID['平均每次食用量.23'].median() df_cleanID['是否吃水果'].median() df_cleanID['平均每次食用量.24'].median() df_cleanID['是否吃果汁饮料'].median() df_cleanID['平均每次食用量.25'].median() df_cleanID['是否吃其他饮料'].median() df_cleanID['平均每次食用量.26'].median()
最新发布
03-30
从上述代码来看,其主要目的是对 `df_cleanID` 数据框中的某些列计算它们的 **中位数 (median)**。每两行分别处理了两类数据: 1. 是否消费某类食品(如“是否吃大米”),这类列通常是二元变量(例如 0 或 1 表示否或是)。 2. 消费该类食品的平均量(如“平均每次食用量”),这类列通常表示具体的数值。 ### 使用 for 循环改写此段代码 可以利用列表存储相关的字段名,并通过循环依次对其应用 `.median()` 函数。以下是优化后的代码: ```python columns = [ '是否吃大米', '平均每次食用量', '是否吃小麦面粉', '平均每次食用量.1', '是否吃杂粮', '平均每次食用量.2', '是否吃薯类', '平均每次食用量.3', # ... 其他字段按顺序添加到这里 ... '是否吃其他饮料', '平均每次食用量.26' ] medians = {} for i in range(0, len(columns), 2): # 每次步进两个元素 col_yes_no = columns[i] # 第一列为“是否...” col_amount = columns[i + 1] # 第二列为对应的“平均每次食用量” medians[col_yes_no] = df_cleanID[col_yes_no].median() medians[col_amount] = df_cleanID[col_amount].median() # 输出结果字典 print(medians) ``` 在这个例子中: - 我们将所有需要操作的列名称存入了一个名为 `columns` 的列表; - 利用一个字典 `medians` 存储每一列及其对应的结果值; - 遍历过程中每隔一步取出一对列(即 "是否..." 和它的 “平均每次食用量” 对应部分),然后针对这两列逐一求取其中位数并记录到结果字典里; 最终得到的是包含每个列及相应中位数值的一个字典结构,这有助于更清晰地查看各项统计信息而无需重复书写相似的操作命令。 --- #### 提出
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