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算法：从N个数中找出一半最相近的数

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linnaldf|  楼主 | 2009-10-9 09:04 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
AD采集, AD
本帖最后由 linnaldf 于 2009-10-9 09:41 编辑

脑中想的最笨方法：逐次比较，分成各个等级的组，数最多的那组作为求的的结果。

应该有更有效的方法，之前很少涉及算法方面的东西，有点摸不着思路啊....

这些为AD采集的数值，其分布大致如下图。
杯面的数据才是有用的数据，最理想状态下，杯面数据分布是一条直线。

数据为16位，杯面数据最少有5000个，最多有16750个。
也就是从5000-16750个数中，找出一半数，这些数最相近。

系统要经常做这个运算，感觉负担好重啊....

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沙发
HWM| | 2009-10-9 09:15 | 只看该作者
要看你具体应用。若仅玩一次了事，那就逐个比较，按其“距离”排序。而若是重复操作，则先将N个数排序，这样虽然第一次比较“费事”，但后续会“省事”很多。

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板凳
HWM| | 2009-10-9 10:31 | 只看该作者
哦，是这样。应该理解为求其分布中心一半的数据点吧。

采用两次扫描处理（其中第一此可以伴随着数据采集进行）：

1）第一次扫描，得到数据点数相关于AD值的分布（直方图），求其期望值和一半分布的AD值端点。

2）第二次扫描，比较AD值数据（和分布的AD值端点比），筛选出几乎一半集中于中心的数据点。

注意：所选数据点数未必就是正好一半。

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地板
ejack| | 2009-10-9 12:41 | 只看该作者
自动罐装机？:)
还是自动给客人斟酒？:)

单从你的模型来看运算负担确实不小。不过我认为你描述的模型过于简单，或许还有别的可资利用的条件呢？不妨详细点说一说

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