海量数据中找中位数

最新推荐文章于 2025-11-23 21:36:02 发布
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海量数据查找数据问题
04-21
本篇文章将详细探讨如何解决"海量数据查找数据问题"，并着重讨论如何在海量数据中寻找中位数以及查找特定的数。 首先，我们来关注如何在海量数据中找到中位数。中位数是一组数据的代表值，它能够反映出数据的整体...
海量数据求中位数
11-01 2789
题目描述：若有很大一组数据，数据的个数是N(每个数占4个字节),内存大小为M个字节,其中M转一道网上类似题目的解答： 题目：在一个文件中有 10G 个整数，乱序排列，要求找出中位数。内存限制为 2G。只写出思路即可（内存限制为 2G的意思就是，可以使用2G的空间来运行程序，而不考虑这台机器上的其他软件的占用内存）。 关于中位数：数据排序后，位置在最中间的数值。即将数据分成两部分，一部分
从海量数据中找出中位数
天高任鸟飞，海阔凭鱼跃
03-14 5191
题目：在一个文件中有 10G 个整数，乱序排列，要求找出中位数。内存限制为 2G。只写出思路即可（内存限制为 2G的意思就是，可以使用2G的空间来运行程序，而不考虑这台机器上的其他软件的占用内存）。 关于中位数：数据排序后，位置在最中间的数值。即将数据分成两部分，一部分大于该数值，一部分小于该数值。中位数的位置：当样本数为奇数时，中位数=(N+1)/2 ; 当样本数为偶数时，中位数为N/2与1+N...
java中位数_从海量数据中找出中位数
weixin_32657693的博客
02-16 1589
题目：在一个文件中有 10G 个整数，乱序排列，要求找出中位数。内存限制为 2G。只写出思路即可(内存限制为 2G的意思就是，可以使用2G的空间来运行程序，而不考虑这台机器上的其他软件的占用内存)。关于中位数：数据排序后，位置在最中间的数值。即将数据分成两部分，一部分大于该数值，一部分小于该数值。中位数的位置：当样本数为奇数时，中位数=(N+1)/2 ; 当样本数为偶数时，中位数为N/2与1+N/...
数据分析- 海量数据求中位数
weixin_53731307的博客
08-30 2516
如果内存足够容纳所有数据，可以将数据加载到内存中，进行排序，然后直接找到中间位置的元素或者中间两个元素求平均值作为中位数。
大数据中位数怎么运算_转:海量数据找中位数
weixin_30276247的博客
12-28 1971
题目如下：只有2G内存的pc机，在一个存有10G个整数的文件，从中找到中位数，写一个算法。算法：1.利用外排序的方法，进行排序 ,然后再去找中位数2.另外还有个思路利用堆先求第1G大，然后利用该元素求第2G大，然后利用第2G大，求第3G大...当然这样的话虽不需排序，但是磁盘操作会比较多，具体还需要分析下与外排序的效率哪个的磁盘IO会比较多建立一个1g个整数的最大值堆，如果元素小于最大值则入堆，这...
java快速查找中位数_海量数据查找中位数
weixin_30335379的博客
02-28 1676
现在 有10亿个int型的数字(JAVA中 int 型占4B)，以及一台可用内存为1GB的机器，如何找出这10亿个数字的中位数？中位数定义：数字排序之后，位于中间的那个数。比如将10亿个数字进行排序(位置从1到10亿)，排序之后，位于第5亿个位置的那个数 就是中位数。一种方法是定义一个长度为10亿的整型数组，采用排序算法排序。但是：10亿个数字，每个数字在内存中占4B，10亿个数字完全加载到内存中...
小内存海量数据，找中位数： 只有2G内存，在10G数据量怎样找到中位数？
yang灬仔
09-25 1679
题目：在一个文件中有 10G 个整数，乱序排列，要求找出中位数。内存限制为 2G。只写出思路即可（内存限制为 2G的意思就是，可以使用2G的空间来运行程序，而不考虑这台机器上的其他软件的占用内存）。 关于中位数：数据排序后，位置在最中间的数值。即将数据分成两部分，一部分大于该数值，一部分小于该数值。中位数的位置：当样本数为奇数时，中位数=(N+1)/2 ; 当样本数为偶数时，中位数为N/2与1+...
海量数据找中位数
qq_40123329的博客
03-20 1527
法一 原博客链接 思路如下： 从10亿个数据（int型占据4B）中找中位数，内存限制为1GB。 不可能一次性把数据全部加载到内存中，再使用快速排序算法，因为10亿*4B大约为4GB，内存不够。 可以一次性读入1GB的数据（分10次读取），然后对读入的1GB数据按照最高位即第32位的值进行分类并写入文件，如果最高位是1，写入file1,否则写入file2。那么file1全是负数，file2...
海量数据中寻找中位数
鱼思故渊的专栏
08-29 2860
题目：在一个文件中有 10G 个整数，乱序排列，要求找出中位数。内存限制为 2G。只写出思路即可（内存限制为 2G的意思就是，可以使用2G的空间来运行程序，而不考虑这台机器上的其他软件的占用内存）。
.NET 10正式发布：三年LTS加持，性能与AI开发双重革命
二十多岁的你迷茫又着急，想要车子，想要房子，想要享受旅行，你那么浮躁，拿什么看透人生！
11-23 820
摘要：微软.NET 10作为长期支持版本（2025-2028），带来突破性升级。性能方面实现JIT编译提速37.5%、GC暂停缩减52%、服务端冷启动加速43.75%。语言层面，C#14新增字段属性、扩展属性等简化语法，F#10优化并发编程。框架革新包括Blazor的状态持久化和WASM性能提升，MAUI的XAML热重载和控件增强。开发者可通过简单3步快速创建项目体验新特性。该版本建议企业优先迁移，未来将深化AI集成与跨平台能力，是.NET生态的重要里程碑。
深入浅出 SQLSugar：快速掌握高效 .NET ORM 框架
2509_94007466的博客
11-23 685
通过链式操作简化常见数据库操作。优化底层 SQL 执行效率。兼容 SQL Server、MySQL、SQLite、PostgreSQL、Oracle 等。支持事务、动态表名、分页、多表联查等高级特性。SQLSugar 支持通过特性映射数据库表和字段。[SugarTable("Users")] // 指定数据库表名为 "Users"[SugarColumn(IsPrimaryKey = true, IsIdentity = true)] // 主键且自增set;set;set;
[特殊字符] 代理模式超详细讲解 ——.NET
ultramand的博客
11-22 290
代理模式摘要 代理模式是一种结构型设计模式，通过创建一个"中介"对象来控制对真实对象的访问。核心思想是为对象提供一个代理，以控制对它的访问。代理模式包含三个关键角色：抽象主题（定义接口）、真实主题（实际业务对象）和代理（控制访问的中介）。代理模式主要应用于以下场景： 虚拟代理 - 延迟创建开销大的对象（如图片懒加载） 保护代理 - 控制访问权限（如文件权限管理） 缓存代理 - 存储常用结果提高性能（如网络请求缓存） 典型应用包括数据库访问代理、网络请求代理等，通过在代理中添加额外功能（如
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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