1029. Median (25)-PAT甲级真题(two points)

Given an increasing sequence S of N integers, the median is the number at the middle position. For example, the median of S1={11, 12, 13, 14} is 12, and the median of S2={9, 10, 15, 16, 17} is 15. The median of two sequences is defined to be the median of the nondecreasing sequence which contains all the elements of both sequences. For example, the median of S1 and S2 is 13.

Given two increasing sequences of integers, you are asked to find their median.

Input

Each input file contains one test case. Each case occupies 2 lines, each gives the information of a sequence. For each sequence, the first positive integer N (<=1000000) is the size of that sequence. Then N integers follow, separated by a space. It is guaranteed that all the integers are in the range of long

对于提供的浮点数序列 -0.050193001, -0.045903001, -0.042187002, -0.037177, -0.033348002,处理或分析的方法取决于具体的应用场景。以下是几种可能的方式来进行处理或分析这些数值: 计算基本统计特征 可以计算该序列的基本统计数据以了解其分布特性,例如平均值、中位数、标准差等。 识别趋势或模式 观察这组数据是否存在某种规律或是随时间变化的趋势。可以通过绘制折线图来直观地查看是否有上升或下降的趋势。 执行回归分析 如果有理由相信这些数字之间存在函数关系,则可以尝试拟合一条曲线(比如直线或其他类型的曲线),以此预测未来的值或者是理解两个变量之间的关联程度。 检测异常值 检查给定的数据集中是否存在显著偏离其他观测值的点,即所谓的离群点。这对于确保数据分析结果的有效性非常重要。 应用信号处理技术 如果这个序列表示的是一个连续过程采样得到的时间序列数据,那么还可以考虑采用滤波或者其他信号处理手段去除噪声干扰。 编写程序实现自动化流程 为了高效重复以上任何一种分析工作,可以用编程语言如Python写出脚本来自动完成从读取数据到输出报告的所有步骤。 ```python import numpy as np data = [-0.050193001, -0.045903001, -0.042187002, -0.037177, -0.033348002] mean_value = np.mean(data) median_value = np.median(data) std_deviation = np.std(data) print(f"Mean: {mean_value}") print(f"Median: {median_value}") print(f"Standard Deviation: {std_deviation}") ``` 这段简单的 Python 代码展示了如何利用 NumPy 库快速获得一组数据的基础统计信息。
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