常规方法:(如果您正在进行图像处理,则不推荐)
/* median through qsort example */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define ELEMENTS 6
int values[] = { 40, 10, 100, 90, 20, 25 };
int compare (const void * a, const void * b)
{
return ( *(int*)a - *(int*)b );
}
int main ()
{
int n;
qsort (values, ELEMENTS, sizeof(int), compare);
for (n=0; n<ELEMENTS; n++)
{ printf ("%d ",values[n]); }
printf ("median=%d ",values[ELEMENTS/2]);
return 0;
}
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但是,有两个函数可以在不排序候选数组的情况下以最快的方式计算中值.以下比计算中位数的传统方法至少快600%.不幸的是,它们不是C标准库或C++ STL的一部分.
更快的方法:
//===================== Method 1: =============================================
//Algorithm from N. Wirth’s book Algorithms + data structures = programs of 1976
typedef int_fast16_t elem_type ;
#ifndef ELEM_SWAP(a,b)
#define ELEM_SWAP(a,b) { register elem_type t=(a);(a)=(b);(b)=t; }
elem_type kth_smallest(elem_type a[], uint16_t n, uint16_t k)
{
uint64_t i,j,l,m ;
elem_type x ;
l=0 ; m=n-1 ;
while (l<m) {
x=a[k] ;
i=l ;
j=m ;
do {
while (a[i]<x) i++ ;
while (x<a[j]) j-- ;
if (i<=j) {
ELEM_SWAP(a[i],a[j]) ;
i++ ; j-- ;
}
} while (i<=j) ;
if (j<k) l=i ;
if (k<i) m=j ;
}
return a[k] ;
}
#define wirth_median(a,n) kth_smallest(a,n,(((n)&1)?((n)/2):(((n)/2)-1)))
//===================== Method 2: =============================================
//This is the faster median determination method.
//Algorithm from Numerical recipes in C of 1992
elem_type quick_select_median(elem_type arr[], uint16_t n)
{
uint16_t low, high ;
uint16_t median;
uint16_t middle, ll, hh;
low = 0 ; high = n-1 ; median = (low + high) / 2;
for (;;) {
if (high <= low) /* One element only */
return arr[median] ;
if (high == low + 1) { /* Two elements only */
if (arr[low] > arr[high])
ELEM_SWAP(arr[low], arr[high]) ;
return arr[median] ;
}
/* Find median of low, middle and high items; swap into position low */
middle = (low + high) / 2;
if (arr[middle] > arr[high])
ELEM_SWAP(arr[middle], arr[high]) ;
if (arr[low] > arr[high])
ELEM_SWAP(arr[low], arr[high]) ;
if (arr[middle] > arr[low])
ELEM_SWAP(arr[middle], arr[low]) ;
/* Swap low item (now in position middle) into position (low+1) */
ELEM_SWAP(arr[middle], arr[low+1]) ;
/* Nibble from each end towards middle, swapping items when stuck */
ll = low + 1;
hh = high;
for (;;) {
do ll++; while (arr[low] > arr[ll]) ;
do hh--; while (arr[hh] > arr[low]) ;
if (hh < ll)
break;
ELEM_SWAP(arr[ll], arr[hh]) ;
}
/* Swap middle item (in position low) back into correct position */
ELEM_SWAP(arr[low], arr[hh]) ;
/* Re-set active partition */
if (hh <= median)
low = ll;
if (hh >= median)
high = hh - 1;
}
return arr[median] ;
}
#endif
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在C++中,我创建了这些模板化函数,如果这些函数的数字增加或减少(一个方向),则使用int8_fast_t; int16_fast_t; int32_fast_t; int64_fast_t; uint8_fast_t; uint16_fast_t; 类型而不是常规[stdint.h]类型(例如uint16_t; uint32_t等)
要使用标准 C 库计算中位数,请使用标准库函数qsort(),然后取中间元素。如果数组是a并且有n元素,那么:
qsort(a, n, sizeof(a[0]), compare);
return a[n/2];
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您必须编写自己的compare函数,该函数取决于数组元素的类型。有关详细信息,请参阅 Kernighan 和 Ritchie 的手册页qsort或在索引中查找。
要获得中位数,您可以对数字数组进行排序并采用:
1) 如果项目数量为奇数 - 中间的数字
2) 如果项目数量为偶数 - 中间两个数字的平均值