一、問題描述

1、求一個無序數組的中位數， （若數組是偶數，則中位數是指中間兩個數字之和除以2，若數組是奇數，則中位數是指最中間位置。要求：不能使用排序，時間復雜度盡量低

2、例如：

lists = [3, 2, 1, 4] , 中位數為 = (2+3)/2 = 2.5lists = [3, 1, 2] , 中位數為 2

3、算法思想：

利用快速排序思想（但是并不是全部使用）：任意挑選一個元素，以該元素為key， 劃分數組為兩個部分，如果左側數組長度剛好為(n-1)/2, 那么key就為中位數， 若左側數組長度 < (n-1)/2 ， 那么中位數點在右側，反之，中位數在左側。然后進入相應的一側繼續尋找中位

平均時間復雜度為O(n)

二、程序

class Solution(object): def findmedian(self, lists): if not lists or len(lists) == 0: return [] n = len(lists) if n % 2 == 0: a = self.partition(lists, n/2, 0, n-1) b = self.partition(lists, n/2-1, 0, n-1) mid = (lists[a]+lists[b])/ (2 * 1.0) return mid else: mid = self.partition(lists, n/2, 0, n-1) return lists[mid] def partition(self, lists, k, start, end): key = lists[start] left, right = start, end while left < right: while left < right and lists[right] > key: right = right - 1 lists[left] = lists[right] while left < right and lists[left] < key: left = left + 1 lists[right] = lists[left] lists[left] = key if left == k: return left elif left > k: return self.partition(lists, k, start, left-1) else: return self.partition(lists, k, left+1, end) if __name__ == '__main__': sol = Solution() lists = [2, 5, 4, 9, 3, 6, 8, 7, 1] # lists = [1, 2] data = sol.findmedian(lists) print('中位數 = %s' % data)

知識補充：python streaming 實現某個字段排序

一，hadoop streaming默認情況

1，在hadoop streaming的默認情況下，是以t作為分隔符的，標準輸入時，每行的第一個t之前的內容作為key，第一個t之后的內容作為value。注意，如果一個t字符都沒有，那么整行作為key。

2，streaming的一些參數如下：

-D stream.map.output.field.separator ：設置map輸出中key和value的分隔符 -D stream.num.map.output.key.fields ： 設置map程序分隔符的位置，該位置之前的部分作為key，之后的部分作為value -D map.output.key.field.separator : 設置map輸出中key內部的分割符-D num.key.fields.for.partition : 指定分桶時，key按照分隔符切割后，其中用于分桶key所占的列數（配合-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner 使用）-D stream.reduce.output.field.separator：設置reduce輸出中key和value的分隔符 -D stream.num.reduce.output.key.fields：設置reduce程序分隔符的位置

二，python streaming 實現某個字段的排序

1， 輸入數據: cat data.txt (中間是tab鍵）

11 211 311 4 111 1

11 12 22

2，streaming程序如下：

vim sorted.sh

#!/bin/bashexport CURRENT=/home/chunhe.liao/hadoop_streaming/sort/usr/local/hadoop-2.6.3/bin/hadoop jar /usr/local/hadoop-2.6.3/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.3.jar -D stream.map.output.field.separator=’t’ -D stream.num.map.output.key.fields=3 -D mapreduce.job.output.key.comparator.class=org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.KeyFieldBasedComparator -D mapreduce.partition.keycomparator.options=-k3,3nr # 按照第三列逆序排列,可以根據想要的第幾段來選擇。-input '/user/test/inputdata/datas3/data.txt' -output '/user/test/streaming/sorted_20180711' -mapper 'python mapper.py' -reducer 'python reducer.py' -file '$CURRENT/mapper.py' -file '$CURRENT/reducer.py'

(2) mapper.py

# -*- coding: utf-8 -*-import sys for line in sys.stdin: line = line.strip() print(’{0}’.format(line))

(3) reducer.py

# -*- coding: utf-8 -*-import sys for line in sys.stdin: line = line.strip() print('{0}'.format(line))

運行命令：

bash sorted.sh

運行結果：

hdfs dfs -cat /user/test/streaming/sorted_20180711/part-00000

11 12 2211 311 211 4 111 1

以上這篇python 實現在無序數組中找到中位數方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網。