一、问题描述

1、求一个无序数组的中位数， （若数组是偶数，则中位数是指中间两个数字之和除以2，若数组是奇数，则中位数是指最中间位置。要求：不能使用排序，时间复杂度尽量低

2、例如：

lists = [3, 2, 1, 4] , 中位数为 = (2+3)/2 = 2.5
lists = [3, 1, 2] , 中位数为 2

3、算法思想：

利用快速排序思想（但是并不是全部使用）：任意挑选一个元素，以该元素为key， 划分数组为两个部分，如果左侧数组长度刚好为(n-1)/2, 那么key就为中位数， 若左侧数组长度 < (n-1)/2 ， 那么中位数点在右侧，反之，中位数在左侧。然后进入相应的一侧继续寻找中位

平均时间复杂度为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("中位数 = %s" % data)

知识补充：python streaming 实现某个字段排序

一，hadoop streaming默认情况

1，在hadoop streaming的默认情况下，是以\t作为分隔符的，标准输入时，每行的第一个\t之前的内容作为key，第一个\t之后的内容作为value。注意，如果一个\t字符都没有，那么整行作为key。

2，streaming的一些参数如下：

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

二，python streaming 实现某个字段的排序

1， 输入数据: cat data.txt (中间是tab键）

11 2
11 3
11 4 1
11 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,可以根据想要的第几段来选择。-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))

运行命令：

bash sorted.sh

运行结果：

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

11 12 22
11 3
11 2
11 4 1
11 1

以上这篇python 实现在无序数组中找到中位数方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。