1029 Median (25 分) (巨水题)

排序与查找:中位数计算
这篇博客探讨了一个计算数组中位数的程序。首先,通过读取整数输入,将两个数组合并在一个排序后的数组中。然后,通过找到排序数组的中间元素来确定中位数。这个算法适用于大数据集的中位数计算,因为它依赖于快速排序方法。

在这里插入图片描述

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=2e6+100;
int q[maxn];
int w[maxn];
int main()
{
    int n,m;
    scanf("%d",&n);
    int cnt=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&q[cnt++]);
    }
    scanf("%d",&m);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d",&q[cnt++]);
    }
    sort(q+1,q+cnt);
    int p=cnt/2;
    printf("%d\n",q[p]);

}

Sen-Median趋势析方法是一种用于描述和析时间序列数据的统计工具。它通过将数据按照位置进行排序,确定数据的中间位置,将中间位置的数据作为时间序列的趋势模型。 Sen-Median趋势析方法主要为以下几个步骤:首先,将时间序列数据按照时间顺序进行排序。然后,计算出各个时间点数据的斜率值,即通过计算两个数据值的差值来衡量数据的变化趋势。接下来,找到数据斜率值的中位数,作为代表数据整体趋势的中间趋势。最后,根据中间趋势值来绘制趋势线,以展示数据的整体趋势。 Sen-Median趋势析方法具有以下几个特点:首先,它能够减轻极端值对趋势析结果的影响,使得趋势模型更加平滑和稳定。其次,这种方法不依赖于布假设,可以适用于不同类型的数据。第三,该方法计算简单,不需要对数据进行复杂的数学计算,比较易于理解和使用。 Sen-Median趋势析方法在实际应用中具有广泛的应用。例如,在金融领域,可以使用该方法来析股票价格的趋势,帮助投资者做出决策。在气象学中,可以利用该方法来研究气温变化的趋势,以预测天气情况。此外,在经济学、环境科学等领域,Sen-Median趋势析方法也有着广泛的应用。 总之,Sen-Median趋势析方法是一种用于揭示时间序列数据趋势的统计析工具,它的特点是稳定、简单易懂,广泛应用于各个领域。
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