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MySQL中查询中位数?

导读 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。 ? 注:本文所用MySQL版本无限制,所列题目均来源于LeetCode。...根据定义,为了查询中位数,我们需要知道3点信息: 总数是奇数个还是偶数个 待查找数字总数 每个数字的排序编号 前两点信息在MySQL中非常简单,只需简单的count计数即可,而排序编号则需要借助辅助方法...在MySQL8.0以上版本引入了窗口函数后非常容易实现,但以前的版本则仅可通过自定义变量的方式获得排序值。...这里如何对员工薪水进行分组排序不再展开,具体可参考历史文章一文解决所有MySQL分类排名问题。 在有了排名和数字总数之后,如何判断是中位数呢?...当然,当前LeetCode OJ是5.6版本,MySQL也不能使用窗口函数。

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    寻找中位数

    2.返回数据的中位数: double findMedian(),返回其维护的数据的中位数。 中位数定义: 1.若数据个数为奇数,中位数是该组数排序后中间的数。...[1,2,3] -> 2 2.若数据个数为偶数,中位数是该组数排序后中间的两个数字的平均值。...double findMedian(){//返回该数据结构中维护的数据 } }; 思考与分析 如何获取中位数?...存储结构使用数组,每次添加元素或查找中位数时对数组排序, 再计算结果 时间复杂度 1.若添加元素时排序,addNum复杂度O(n),findMedian复杂度O(1) 2.若查询中位数时排序,addNum...获取中位数 ? 情况1:最大堆与最小堆元素个数相同时: ? 情况2:最大堆比最小堆多一个元素 ? 情况3:最大堆比最小堆少一个元素: ?

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    hive求解中位数

    什么是中位数? 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。...Hive 求中位数 在 Hive 中有两个函数可以求中位数,分别是: percentile(col,n): col 表示需要求中位数的字段(必须为整型 int);n 表示范围区间,可指定 0-1,当指定值为...0.5 时,表示求中位数。...现在让你求出每个班级学生成绩的中位数。 这时候仍然可以考虑升序和降序的频数累积和,两个数都需要大于等于总数一半,即为中位数。

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    SQL 计算中位数

    实际上,使用 SQL 求中位数远远没那么简单。...问题描述 我们先来看关于“中位数”的解释: ❝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。...对于“1,2,3,4,5,6”,共有 6 个数,居中的是 3 和 4,因此这组数的中位数是 3 和 4 的平均数 3.5 。...对于“3,3,3,3,100,100,100”,总共有 7 个数,居中的是 3,因此 3 是这组数据的中位数。

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    做题总结——中位数

    做题总结——中位数 题目 ? 题意分析: 这道题目题意其实并不理解,相当于在插入数据的过程中动态求中位数,每当插入奇数个数据时就求这所有奇数个数据的中位数。...做题思路: 开始看见这道题目,最暴力的思路肯定就是每当插入奇数个数据时,就将这奇数个数据排序,从而能够求得中位数(但可想而知这样的做法肯定会超时)。...每当插入奇数个元素时,判断大顶堆中的元素个数与小顶堆中的元素个数是否相等(这是因为对于奇数个数据,大于中位数的元素个数=小于中位数的元素个数),如果大顶堆中的元素个数多于小顶堆,则将mid压入小顶堆,大顶堆中根结点的元素成为新的...重复该过程直至两个堆中元素个数相等;反之,如果如果小顶堆中的元素个数多于大顶堆,则将mid压入大顶堆,小顶堆中根结点的元素成为新的mid,重复该过程直至两个堆中元素个数相等,最后得到的mid就是所求的中位数

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    数据流的中位数

    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。 例如 arr = [2,3,4] 的中位数是 3 。...medianFinder.addNum(3); // arr[1, 2, 3] medianFinder.findMedian(); // return 2.0 我们用两个优先队列 和 分别记录大于中位数的数和小于等于中位数的数...当累计添加的数的数量为奇数时, 中的数的数量比 多一个,此时中位数为 的队头。当累计添加的数的数量为偶数时,两个优先队列中的数的数量相同,此时中位数为它们的队头的平均值。...当我们尝试添加一个数 到数据结构中,我们需要分情况讨论: 此时 小于等于中位数,我们需要将该数添加到 中。新的中位数将小于等于原来的中位数,因此我们可能需要将 中最大的数移动到 中。...此时 大于中位数,我们需要将该数添加到 中。新的中位数将大于等于原来的中位数,因此我们可能需要将 中最小的数移动到 中。 特别地,当累计添加的数的数量为 时,我们将 添加到 中。

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    两序列的中位数算法

    两序列的中位数算法(两序列的中位数是含它们所有元素的升序序列的中位数) 算法的基本思想描述如下: 分别求两个升序序列A、B的中位数,设为a和b,求序列A、B的中位数过程如下: 1.若a=b,则a或b...即为所求的中位数,算法结束 2.若a<b,则舍弃序列A中较小的一般,同时舍弃序列B中较大的一半,要求两次舍弃的长度相等 3.若a>b,则舍弃序列A中较大的一半,同时舍弃序列B中较小的一半,要求两次舍弃的长度相等...在保留的两个升序序列中,重复过程1、2、3,知道两个序列中均只含一个元素为止,较小者即为所求的中位数。...代码如下: #include int M_Search(int A[],int B[],int n) { //分别表示序列A和B的首位数、末位数和中位数的下标 int s1=0...{ int A[]={1,2,3,4,5,6}; int B[]={6,7,8,9,10,11}; int n=6; int middle=M_Search(A,B,n); printf("中位数

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