为什么我们要在 l10_3、l11_0 和 l12_0 这三个列表中找到一个中间值，而不是所谓的l10_0,l11_0,l12_0呢

这个问题需要一些背景知识。我们通常会使用中位数来表示一组数据的中心位置，中位数就是将一组数据按照大小顺序排列后，处于中间位置的那个数。在这个问题中，l10_0，l11_0，l12_0并不是一组数据，而是三个列表。如果我们想要找到这三个列表中的中间值，就需要将它们合并成一个列表，并按照大小顺序排序，然后找到处于中间位置的那个数。因此，我们需要在这三个列表中找到一个中间值，而不是使用l10_0，l11_0，l12_0这三个列表。

相关问题

然后用快速选择算法计算排序后的中值，具体来说，先将 l10_3 和 l11_0 按升序排序，然后将排序后的结果与 l12_0 按升序排序，最后得到中间值 medmed_0。这一步是为什么呢

这一步是为了在 l10_3、l11_0 和 l12_0 这三个列表中找到一个中间值。快速选择算法是一种用于从未排序的列表中查找第 k 小元素的算法，它的时间复杂度为 O(n)。在这里，我们需要找到三个列表中的中间值，因此我们需要使用快速选择算法分别在 l10_3 和 l11_0、l12_0 中找到中间值，然后再将这两个中间值合并，得到最终的中间值 medmed_0。

l01_0 = l11_0 = l21_0 = 127; l02_0 = l12_0 = l22_0 = 127; minmax_0 = l02_0; maxmin_0 = l22_0; for (i = 0; i < cols; i++) { l00_0 = *line0++; l10_0 = *line1++; l20_0 = *line2++; // sort l00_0, l10_0, l20_0 l20_1 = l20_0; l10_1 = l10_0; if (l20_0 > l10_0) { l10_1 = l20_0; l20_1 = l10_0; } // swap l00_1 = l00_0; l10_2 = l10_1; if (l10_1 > l00_0) { l00_1 = l10_1; l10_2 = l00_0; } // swap l20_2 = l20_1; l10_3 = l10_2; if (l20_1 > l10_2) { l10_3 = l20_1; l20_2 = l10_2; } // swap if (l01_0 < minmax_0) minmax_0 = l01_0; /* Compute min of max */ if (l00_1 < minmax_0) minmax_0 = l00_1; if (l21_0 > maxmin_0) maxmin_0 = l21_0; /* Comput max of min */ if (l20_2 > maxmin_0) maxmin_0 = l20_2; // sort l10 l11 l12 t0_1 = l10_3; /* Compute median of median */ t1_1 = l11_0; if (l10_3 > l11_0) { t0_1 = l11_0; t1_1 = l10_3; } t1_2 = t1_1; if (t1_1 > l12_0) { t1_2 = l12_0; } medmed_0 = t1_2; if (t0_1 > t1_2) { medmed_0 = t0_1; } // swap // minmax, medmed, maxmin medmed_1 = medmed_0; minmax_1 = minmax_0; if (minmax_0 > medmed_0) { medmed_1 = minmax_0; minmax_1 = medmed_0; } medmed_2 = medmed_1; if (medmed_1 > maxmin_0) { medmed_2 = maxmin_0; } medmed_3 = medmed_2; if (minmax_1 > medmed_2) { medmed_3 = minmax_1; } /* Move data along by one column */ minmax_0 = l01_0; l12_0 = l11_0; maxmin_0 = l21_0; l01_0 = l00_1; l11_0 = l10_3; l21_0 = l20_2; *out_data++ = medmed_3; } }

这段代码是用于图像处理中的中值滤波器，它的作用是去除噪声并平滑图像。在这段代码中，它对图像的每一列进行处理，首先将当前像素点的上下三个像素点按大小排序，然后取中间值作为当前像素点的值。接着，根据当前像素点左侧的像素点和右侧的像素点的大小关系，计算出当前像素点的值与其左侧像素点和右侧像素点的最大值和最小值，最后将处理后的像素点值存储到输出数据中。