输入n个有序的数据并存入某一维数组中，求该数组的中位数（中位数是指排列在有序数组中间的那个数，如果数据个数为偶数，则中位数等于中间那两个元素的平均值）。

首先，我们可以对数据进行排序，然后根据数组长度的奇偶性来确定中位数的位置。

如果数组长度为奇数，中位数的位置就是数组下标为 $\frac{n}{2}$ 的元素。

如果数组长度为偶数，中位数的位置就是数组下标为 $\frac{n}{2}-1$ 和 $\frac{n}{2}$ 的两个元素。

以下是一个示例代码实现：

def find_median(arr):
    arr.sort()
    n = len(arr)
    if n % 2 == 0:
        median = (arr[n//2-1] + arr[n//2]) / 2
    else:
        median = arr[n//2]
    return median

这个函数接受一个有序数组作为参数，首先对数组进行排序，然后根据数组长度的奇偶性来计算中位数的值并返回。

相关问题

输入n个有序的数据并存入某一维数组中，求该数组的中位数

中位数是指将一组数据按照从小到大的顺序排列，位于中间位置的数。如果数据个数为偶数，则中位数为中间两个数的平均数。

对于一个有序数组，可以直接根据数组长度的奇偶性来判断中位数的位置。

如果数组长度为奇数，中位数的位置为 (n+1)/2，直接返回该位置上的数即可。

如果数组长度为偶数，中位数的位置为 n/2 和 n/2+1，将这两个位置上的数相加再除以2即可得到中位数。

以下是一个示例代码：

def find_median(nums):
    n = len(nums)
    if n % 2 == 1:
        return nums[n//2]
    else:
        return (nums[n//2-1] + nums[n//2]) / 2

# 示例
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
print(find_median(arr)) # 输出 3

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(find_median(arr)) # 输出 3.5

输入n个有序的数据并存入某一维数组中，求该数组的中位数（中位数是指排列在有序数组中间的那个数，如果数据个数为偶数，则中位数等于中间那两个元素的平均值）

可以使用快速选择算法来求解数组的中位数。该算法的基本思想是通过类似于快速排序的分治算法来寻找数组的第 k 小元素，其中 k=n/2+1。

具体实现步骤如下：

1. 取数组的第一个元素作为枢轴（pivot）。

2. 把数组中所有小于枢轴的元素移到枢轴的左边，所有大于枢轴的元素移到枢轴的右边，把枢轴放在中间。

3. 如果枢轴在第 k 个位置上，那么它就是中位数。否则，如果枢轴在第 k 个位置的左边，就在左半边继续寻找第 k 小元素；如果枢轴在第 k 个位置的右边，就在右半边继续寻找第 k-m 小元素，其中 m 表示左半边的元素个数。

4. 重复以上步骤，直到找到第 k 小元素。

下面是该算法的 Python 代码实现：

def quick_select(nums, k):
    if len(nums) == 1:
        return nums[0]
    pivot = nums[0]
    left = [x for x in nums if x < pivot]
    right = [x for x in nums[1:] if x >= pivot]
    m = len(left)
    if k == m + 1:
        return pivot
    elif k <= m:
        return quick_select(left, k)
    else:
        return quick_select(right, k - m - 1)
        
def find_median(nums):
    n = len(nums)
    if n % 2 == 1:
        return quick_select(nums, n//2+1)
    else:
        return (quick_select(nums, n//2) + quick_select(nums, n//2+1)) / 2

其中，quick_select 函数用于寻找第 k 小元素，find_median 函数用于计算中位数。时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)。