1029. Median (25)

1029. Median (25)

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1000 ms
内存限制
65536 kB
代码长度限制
16000 B
判题程序
Standard
作者
CHEN, Yue

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 int.

Output

For each test case you should output the median of the two given sequences in a line.

Sample Input
4 11 12 13 14
5 9 10 15 16 17
Sample Output
13
#include<stdio.h>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
vector<int>a;
int main(){
	int n,x,i;
	scanf("%d",&n);
	for(i=0;i<n;i++){
		scanf("%d",&x);
		a.push_back(x);
	}
	scanf("%d",&n);
	for(i=0;i<n;i++){
		scanf("%d",&x);
		a.push_back(x);
	}
	sort(a.begin(),a.end());
	if(a.size()%2==0){
		printf("%d",a[a.size()/2-1]);
	}
	else{
		printf("%d",a[a.size()/2]);
	}
}




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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