查找给定数组索引范围的中位数

【问题标题】：Finding median for given range of indices of an array查找给定数组索引范围的中位数
【发布时间】：2016-10-17 04:38:56
【问题描述】：

给定一个整数数组，我们必须回答某些查询，其中每个查询都有 2 个整数。这 2 个整数是给定数组的 2 个索引，我们必须找到 2 个索引（包括给定索引）之间存在的数字的中位数。

对每个查询的数组进行排序是最基本的解决方案。这可以借助分段树或范围查询来解决吗？

【问题讨论】：

好吧，我想不出任何比暴力解决方案更复杂的方法，暴力解决方案涉及对每个查询的数组进行排序。所以目前我没有任何代码sn-p。
好吧，对于那些对这个问题投了反对票的用户，你能告诉我这样做的理由吗，因为我无法理解它有什么问题。

标签： algorithm median

【解决方案1】：

以下是在 Python 中执行此操作的方法：

将 numpy 导入为 np

def median(arr):

    arr_sort = sorted(arr)
    n = len(arr)
    n_over_two = int(n/2)
    if (n%2 == 0):
        return (arr_sort[n_over_two-1]+arr_sort[n_over_two])/2.0
    else:
        return arr_sort[n_over_two]

tmp = [5,4,3,2,1]
print(median(tmp))

tmp = [2,10,2,10,7]
print(median(tmp))

tmp = [4, 3, 2, 1]
print(median(tmp))

这适用于任何数组。取数组子集的中位数只涉及在 python 中对该数组的标准索引（包括下索引，不包括上索引 - 如果要包括上索引，则添加一个）：

anArray=[0,0,0,1,2,3,4,10,10,10,10]
print(anArray[3:7])
print(median(anArray[3:7]))

【讨论】：

那么上面的蛮力解决方案具有非最优时间复杂度。您是否有任何与范围查询相关的想法以提高时间复杂度。