题目描述 给定一个长度为n(1<=n<=200)的数列，将这个数列按如下规则排列。 最小数，最大数，次小数，次大数，...... 输入 第一行为一个整数n。 第二行包含n个整数，为待排序的数，每个整数的绝对值小于10000。 输出 输出一行，按从题目要求的顺序输出排序后的数列。

以下是一个 Python 实现的示例代码，可以实现按照题目要求的顺序对给定数列进行排序：

n = int(input())
a = list(map(int, input().split()))
a.sort()  # 将数列从小到大排序

res = []  # 用于存放排序结果
i, j = 0, n-1  # 初始时，最小数和最大数分别在数列两端

while i <= j:
    if i == j:  # 如果只有一个数剩余，直接添加到结果列表中
        res.append(a[i])
        break
    res.append(a[i])  # 添加当前区间的最小数
    res.append(a[j])  # 添加当前区间的最大数
    i += 1
    j -= 1

print(*res)  # 将排序结果输出，中间用空格隔开

你可以将这段代码复制到本地 Python 环境中运行，然后输入样例数据 `5` 和 `1 2 3 4 5`，就可以得到按照题目要求进行排序后的结果 `1 5 2 4 3`。

相关问题

给定一个长度为n的数列，将这个数列按从小到大的顺序排列。1<=n<=200

给定一个长度为n的数列，将这个数列按从小到大的顺序排列的常见方法是使用排序算法。常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

其中，冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法，它通过多次遍历数列，每次比较相邻的两个元素并交换位置，将最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到数列的末尾。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。

插入排序是一种稳定的排序算法，它通过将数列分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分取出一个元素插入到已排序部分的正确位置。插入排序的时间复杂度为O(n^2)。

选择排序是一种简单但效率较低的排序算法，它通过多次遍历数列，每次选择未排序部分的最小（或最大）元素，并将其放置在已排序部分的末尾。选择排序的时间复杂度为O(n^2)。

快速排序是一种高效的排序算法，它通过选择一个基准元素，将数列分为小于基准元素和大于基准元素的两部分，然后对这两部分分别进行快速排序。快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。

归并排序是一种稳定的排序算法，它通过将数列递归地分成两半，分别进行排序，然后将两个有序的子数列合并成一个有序的数列。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。

以上是一些常见的排序算法，你可以根据具体情况选择合适的算法来对长度为n的数列进行排序。

给定一个长度为n的数列,将这个数列按从小到大的顺序排列。py1<=n<=200

可以使用冒泡排序算法来对给定的数列按照从小到大的顺序进行排序。冒泡排序是一种简单的排序算法，其基本思想是通过多次遍历数列，每次比较相邻的两个数，如果前一个数大于后一个数，则交换它们的位置，直到整个数列都排好序为止。

具体实现冒泡排序的步骤如下：
1. 遍历数列，比较相邻的两个数，如果前一个数大于后一个数，则交换它们的位置。
2. 继续遍历剩下的元素，重复上述比较交换的过程，直到最后一个元素，此时最大的数已经被排在了最后。
3. 重复上述的遍历比较交换的过程n-1次，直到整个数列排序完成。

例如，对于数列[5, 3, 8, 2, 1]，使用冒泡排序算法排序的过程如下：
第一遍遍历：[3, 5, 2, 1, 8]
第二遍遍历：[3, 2, 1, 5, 8]
第三遍遍历：[2, 1, 3, 5, 8]
第四遍遍历：[1, 2, 3, 5, 8]

通过上述过程，数列成功地按从小到大的顺序进行了排序。

根据算法的复杂度分析，冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。因此，对于长度为n的数列进行冒泡排序是一个相对简单但不是非常高效的方法。

在实际编程中，可以使用Python编程语言来实现冒泡排序算法，将数列作为输入，通过编写相应的逻辑实现冒泡排序的过程。