一个小任务，证明在某个文献看到的这句话：The median length of human transcripts is 2186 nt, with the longest transcripts having sizes of up to 101,206 nt. (These numbers are based on UCSC hg19 annotation.) 我希望大家可以基于gencode的v32也测试看看，如果不行，再去找hg19的。意思是希望大家明白，可观规律是很难因为数据库版本更新而改变
给定一棵二叉搜索树，请找出其中的第k小的结点。例如， （5，3，7，2，4，6，8）中，按结点数值大小顺序第三小结点的值为4。
Linux 基金会和在线求职招聘网站 Dice 发布了一份关于开源招聘的调查结。结果显示，相对于其他类型的 IT 工作者，67% 的管理人员更希望雇佣在开源技术方面有所专长的技术人员。
本文数据来源：阿里巴巴天池Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池
各个组织正在更快地检测和遏制攻击，全球停留时间中位数（即网络入侵开始到被识别之间的持续时间）已缩短为56天。根据FireEye的数据，这比上一年的78天中位数低了28％。
Linux常用命令：awk 显示指定行 cat /proc/meminfo |awk 'NR==1' #显示第一行 awk '/^[0-9]/ && NR==1 {print $1}' /data/hostlist # 过来数字开头而且是第一行，打印第一列；&&和
是哪三种结果呢？我们仍然以数组【2，5，7，9，12，14，20，26，30】为例来进行分析：
平均数（Mean），或均值是统计中的一个重要概念。是集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数，即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值，也叫算术平均值。
在C语言编程中，获取数组的中位数是一项常见而重要的任务。中位数是一个数组中的一个特殊值，它将该数组分为两个等长的部分。当数组长度为奇数时，中位数就是位于数组中间位置的元素；当数组长度为偶数时，中位数是中间两个元素的平均值。
针对以上种种相关问题，Stack Overflow今年对全球181个国家/地区的83439名参与者进行了一项全方面的开发者调查。
现在学的是Linux中的正则表达式，最常应用正则表达式的命令是linux三剑客：grep（egrep），sed，awk。
学校每次考试完，都会有一个成绩表。例如，表中第1行表示编号为1的用户选择了C++岗位，该科目考了11001分。
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中位数（Median）是描述一个数据集中心位置的统计量，它是将数据集从小到大排序后位于中间位置的数值。如果数据集中的元素数量是奇数，那么中位数就是正中间的那个数；如果是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。
下面的动画以 「力扣」第 704 题：二分查找 为例，展示了使用这个模板编写二分查找法的一般流程。
https://leetcode-cn.com/problems/minimum-moves-to-equal-array-elements-ii/
（1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Python: 3.5 （3）Hadoop：3.1.3（4）Spark: 2.4.0（5）Web框架：flask 1.0.3 （6）可视化工具：Echarts （7）开发工具：Visual Studio Code
给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。
计算中位数可能是小学的内容，然而在数据库查询中实现却并不是一件容易的事。我们今天就来看看都有哪些方法可以实现。
要设计一个 O(n) 时间的算法来找到集合 S 中最接近中位数的 k 个元素，我们可以使用快速选择算法（QuickSelect）。该算法基于快速排序的思想，可以在平均情况下以线性时间复杂度找到第 k 小的元素。
中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数，则没有中间值，中位数是两个中间值的平均值。
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计算集合中第 k 大（小）的元素。就是 topK 相关系列的问题，但是选择算法只需要找到第 k 个就好。
最常用的两种统计量度是平均值和中位数。两种度量均指示分布的中心值，即预期大多数数据点所处的值。但是，在许多应用程序中，考虑到手头的数据，考虑两种方法中的哪一种更为合适是很有用的。在这篇文章中，我们将研究这两个数量之间的差异，并提供建议。
要在 O(lgn) 时间内找出两个有序数组 X 和 Y 中所有元素的中位数，可以使用二分查找算法。以下是用 Go 语言实现的算法：
awk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk在其对数据分析并生成报告时显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理，切开的部分使用awk可以定义变量、运算符，使用流程控制语句进行深度加工与分析。
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要注意的是，有些命令不支持正则模式，比如fs、find等，有些是支持正则的，比如grep、awk、sed等。正则的语法和js中的正则几乎没有区别，下面仅简单罗列下常用的正则：
关于求解中位数，我们知道在Python中直接有中位数处理函数（mean)，比如在Python中求解一个中位数，代码很简单。
快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两 部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排 序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
2020年9月全国招收程序员352733人。2020年9月全国程序员平均工资14469元，工资中位数12500元，其中95%的人的工资介于5250元到35000元。
中位数（又称中值，英语：Median），统计学中的专有名词，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，则中位数不唯一，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
在计算机科学和数据处理领域，寻找两个有序数组的中位数是一个关键而常见的问题。这个问题不仅仅考验着算法的效率，更涉及到对数组和排序的深刻理解。在Python这样灵活而强大的编程语言中，我们有机会通过优雅而高效的代码解决这个问题。本文将引导您深入了解在两个有序数组中寻找中位数的各种方法，以及它们的实现原理。无论您是刚刚踏入编程领域还是经验丰富的开发者，这篇博客都将为您提供有益的见解。
中位数（Median）又称中值，统计学中的专有名词，是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
在数据科学和分析领域，了解数据的基本统计值是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库，使得计算数据的基本统计值变得异常简便。无论是均值、中位数、标准差还是其他重要的统计指标，Python都能够以清晰而高效的方式满足我们的需求。
TikTok已成为美国科技和媒体求职者心目中理想的雇主。 《商业内幕》杂志分析了美国工作签证数据，以衡量TikTok和母公司字节跳动的薪资水平。 数据显示，TikTok和字节跳动向持有美国工作签证的员工开出了从每小时30美元到每年40万美元不等的待遇。 TikTok已成了科技和媒体行业家喻户晓的金字招牌。 据该公司称，其用户群去年呈爆炸式增长，全球月活跃用户超过10亿。TikTok一直在招兵买马，以满足不断增长的需求。目前官网上列出了约1600个空缺的美国职位。 字节跳动旗下的这家公司发展迅猛，Instag
问最少需要多少次操作，能够将数组中所有元素的值修改为一样的（操作是指将数组中的元素加一或者减一）
本题中，一个高度平衡二叉树是指一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1。
一、问题描述 所谓“第（前）k大数问题”指的是在长度为n(n>=k)的乱序数组中S找出从大到小顺序的第（前）k个数的问题。 第K大问题可以是现实问题，譬如竞价排名中的第K个排名，或者多个出价者中的第K大价格等等。 ---- 二、解法归纳 解法1： 我们可以对这个乱序数组按照从大到小先行排序，然后取出前k大，总的时间复杂度为O(n*logn + k)。 很好理解，利用快排对所有元素进行排序，然后找到第K个元素即可。 解法2： 利用选择排序或交互排序，K次选择后即可得到第k大的数。总的时间复杂度为
void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。 double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。 示例：
来源：煎蛋网 作者：zzjeff （一） 1906年，伟大的科学家兼恶心的人种改良倡导者高尔顿Francis Galton)参加了年度西英格兰家畜展，即兴做了个数学实验。 在集会上闲逛的他碰到了一个猜重量竞赛。人们猜测一只的公牛的重量，猜的最准的人将获得大奖。 高尔顿曾公开鄙视过普通大众的愚笨。他相信只有专业人士才能做出准确的估测。787位猜测者中根本没几个专业人士。为了体现群众的无知，他算出了所有猜测的平均数(而不是当时统计学家常用的中位数)：1197磅。得知实际重量后他吓了一跳：1198磅。 在如今的
本文我们使用加州住房价格数据集，从零开始，一步一步建立模型，预测每个区域的房价中位数。目的是完整实现一个机器学习的流程。
中位数是有序序列最中间的那个数。如果序列的长度是偶数，则没有最中间的数；此时中位数是最中间的两个数的平均数。
中位数是有序序列最中间的那个数。如果序列的大小是偶数，则没有最中间的数；此时中位数是最中间的两个数的平均数。
不停插入元素要求找到每个状态的中位数，用两个堆，把中位数左边的数记为left，右边的数记为right，一个大顶堆记录小于等于中位数的left，一个小顶堆记录大于中位数的right，数组长度为奇数时大顶堆比小顶堆多一个中位数，数组长度为偶数时，中位数就是两个堆顶的平均值
飞扬 / 撰写 整理 数说君 / 编辑 ---- 本系列为【学点统计学·非参数检验汇总】 1. 回顾 单样本非参数检验 两独立样本非参数检验 2. 多独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验是通过分析多组独立样本数据，推断样本来自的多个总体的中位数或分布是否存在显著差异。方法包括：中位数检验、Kruskal-Wallis检验、Jonckheere-Terpstra检验等。 比如，对北京、上海、成都、广州四个城市的码农月收入进行比较。检验是否相等 ——这不就是假设检验吗？ ——不一样的是，这里是非参的
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