Hackrank 统计十日通(第一天) 四分位数

来源

四方位数

一个有序数组的四分位数就是三个点,将这个有序数组分成4个相等的部分. 这三个四分位数定义如下:

Q1: 第一个四分位数是有序数组中最小的数和中位数之间的中间数.
Q2: 第二个四分位数是有序数组中的中位数.
Q3: 第一个四分位数是有序数组中中位数和最大的数之间的中间数.

计算第一和第三个四分位数
我们采用维基上所说的第一种方式:
我们首先把有序数组分成两部分, 小的一半和大的一半;
如果有序数组的元素个数是奇数, 那么不要把中位数(有序数组的中间元素)放在两部分中任何一部分中.
如果有序数组中有偶数个元素, 将其平分成正好两半.

小的一半的中位数的值就是第一个四分位数, 第三个四分位数就是大的一半的中位数.

例子1
我们以下列有序数组为例:

6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49

其中中位数是40, 因为数组长度是奇数(11个), 我们不把中位数包含在那两半中:

小的一半:6, 7, 15, 36, 39
大的一半:41, 42, 43, 47, 49

小的一半的中位数是15,则第一个四分位数的值是15, 大的一半的中位数是43, 则第三个四分位数是43.

例子2
我们以下列有序数组为例:

7, 15, 36, 39, 40, 41

当有序数组的长度是偶数个时,我们把数组从中间平分:

小的一半:7, 15, 36
大的一半:39, 40, 41

小的一半的中位数是15,则第一个四分位数是15,而大的一半的中位数是40,则第三个四分位数就是40, 第二个四分位数是整个数组的中位数, 则是(36 + 39) / 2 = 37.5

问题:

给一个有n个元素的数组X, 求出第一个四分位数(Q1),第二个四分位数(Q2)和第三个四分位数(Q3). 可以肯定(Q1),(Q2)和(Q3)是整数.

输入格式:

第一行,一个整数N,表示后面输入数组的元素个数
第二行, 包含了N个整数x的数组, 用逗号分隔
其中 5 <= N <= 50
对每个整数xi, 有0 < xi <= 100

输出格式:

按以下顺序输出3行

  1. 第一行是Q1的值.
  2. 第一行是Q2的值.
  3. 第一行是Q3的值.

例子的输入:

9
3 7 8 5 12 14 21 13 18

例子的输出:

6
12
16

解释:
X = {3, 7, 8, 5, 12, 14, 21, 13, 18}, 当我们先按升序把元素排序, 就得到X = {3, 5, 7, 8, 12, 13, 14, 18, 21}, 显然X的中位数是12.

因为数组的长度是奇数, 我们排除中位数, 并平分数组:

小的一半(L): 3, 5, 7, 8
大的一半(U): 13, 14, 18, 21

然后,我们求得四分位数

  • Q1是L的中位数,Q1 = (5 +7)/ 2 = 6
  • Q2是X的中位数,Q2 = 12
  • Q3是U的中位数,Q3 = (14 +18)/ 2 = 16

scala

object Solution {
    def medianOfSorted(sorted: Array[Int]): Float = {
        if (sorted.isEmpty) return Float.NaN
        val mid: Int = sorted.length / 2
        return if (sorted.length % 2 == 1) sorted(mid).toFloat else (sorted(mid - 1) + sorted(mid)) / 2f
    }
    def main(args: Array[String]) {
        import java.util.Scanner
        val scan: Scanner = new Scanner(System.in)
        try {
            val n: Int = scan.nextInt
            scan.nextLine
            val X: Array[Int] = scan.nextLine().split(" ").map(_.toInt).toArray
            val sorted: Array[Int] = X.sorted
            println("%.0f".format(medianOfSorted(sorted.slice(0, n / 2))))
            println("%.0f".format(medianOfSorted(sorted)))
            println("%.0f".format(medianOfSorted(sorted.slice(n / 2 + (n % 2), n))))
        } finally {
            scan.close()
        }
    }
}

python

def quartiles():
    def median_sorted(_sorted):
        _len = len(_sorted)
        if _len == 0:
            return None
        mid = int(_len / 2)
        return (_sorted[mid] + _sorted[mid - 1 + _len % 2]) / 2

    n = int(input())
    array = [int(s) for s in input().split(" ")]
    _sorted = sorted(array)
    print("{0:.0f}".format(median_sorted(_sorted[0: int(n / 2)])))
    print("{0:.0f}".format(median_sorted(_sorted)))
    print("{0:.0f}".format(median_sorted(_sorted[int(n / 2) + n % 2: n])))


if __name__ == '__main__':
    quartiles() 

java

import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.stream.Stream;

public class Solution {
    static float medianOfSorted(int[] sorted) {
        if (sorted.length == 0) return Float.NaN;
        int mid = sorted.length / 2;
        return (sorted[mid - 1 + (sorted.length % 2)] + sorted[mid]) / 2;
    }
    public static void main(String[] args) {
        try (Scanner scan = new Scanner(System.in)) {
            int n = scan.nextInt();
            scan.nextLine();
            int[] array = Stream.of(scan.nextLine().split(" ")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();
            Arrays.sort(array);
            System.out.printf("%.0f\n", medianOfSorted(Arrays.copyOfRange(array, 0, n / 2)));
            System.out.printf("%.0f\n", medianOfSorted(array));
            System.out.printf("%.0f\n", medianOfSorted(Arrays.copyOfRange(array, n / 2 + n % 2, n)));
        }
    }
}
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,524评论 5 460
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,869评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,813评论 0 320
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,210评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,085评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,117评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,533评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,219评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,487评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,582评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,362评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,218评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,589评论 3 299
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,899评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,176评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,503评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,707评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容