无序数组的中位数: LeetCode Python
在计算机科学中，中位数是一组数据中居于中间位置的值。在一个有限的序列中，如果序列的长度是奇数，那么中位数就是最中间的那个值；如果序列的长度是偶数，则中位数是中间两个值的平均值。
LeetCode是一个知名的在线编程题库，提供了大量的编程题目供程序员练习和学习。其中，有一道关于无序数组的中位数的题目，通过编写Python代码来解决这个问题。
问题描述
给定一个无序数组，找出其中位数。例如，对于数组 [2, 5, 3, 1, 4]，中位数是3。
解决方法
为了找到无序数组的中位数，我们可以先对数组进行排序，然后根据数组的长度来判断中位数是哪个值。下面是一个使用Python实现的解决方法：
def findMedian(nums):
nums.sort()
n = len(nums)
if n % 2 == 0:
return (nums[n//2 - 1] + nums[n//2]) / 2
else:
return nums[n//2]
# 测试
nums = [2, 5, 3, 1, 4]
print(findMedian(nums)) # 输出 3
在上面的代码中，我们定义了一个函数findMedian，它接受一个无序数组nums作为参数。首先，我们对数组进行排序，然后根据数组的长度来判断中位数是哪个值。如果数组的长度是偶数，我们取中间两个值的平均数作为中位数；如果数组的长度是奇数，我们直接取中间的那个值作为中位数。
时间复杂度
对于上面的解决方法，时间复杂度主要取决于对数组进行排序的时间复杂度。通常情况下，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，因此整个算法的时间复杂度也是O(nlogn)。
饼状图表示
下面是一个使用mermaid语法中的pie来表示中位数分布情况的饼状图：
pie
title 中位数分布情况
"小于中位数" : 40
"中位数" : 20
"大于中位数" : 40
序列图表示
下面是一个使用mermaid语法中的sequenceDiagram来表示解决方法的序列图：
sequenceDiagram
participant 用户
participant 系统
用户 ->> 系统: 传入无序数组
系统 ->> 系统: 对数组排序
系统 ->> 系统: 计算中位数
系统 ->> 用户: 返回中位数
结论
通过上述方法，我们可以解决LeetCode上关于无序数组的中位数问题。这个问题虽然简单，但是通过这个问题的练习，我们可以加深对中位数的概念和对排序算法的理解。同时，在实际开发中，对于需要计算中位数的场景，我们也可以直接使用Python中的statistics.median函数来计算中位数，这样可以更加方便和高效。
