得到一组数据,去掉一到两个最大数,和一到两个最小数,再求平均值,有什么该当比较准确点取平均值的么?

茂十茂 2008-12-29 04:16:52


2,5,8,6,5,12,8,7,9,3,7,1,15,6 去掉最小数,1,2 去掉最大数,12,15 再求剩下的平均值,能用一个函数比较快速地算出么?
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ycagri 2010-12-08
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为0影响吗
yyyrrr51 2010-12-08
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另外还要考虑为0的情况下不能加入平均值吧。
止戈而立 2008-12-29
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            List<int> list = new List<int> { 2, 5, 8, 6, 5, 12, 8, 7, 9, 3, 7, 1, 15, 6 };
list.Sort();
list.RemoveRange(list.Count - 2, 2);
list.RemoveRange(0, 2);
double avg = list.Average();
chenye365 2008-12-29
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添加到Arrylist里边在sort 一样
我姓区不姓区 2008-12-29
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[Quote=引用 2 楼 comszmz 的回复:]
不是,这组数据是在一个object的items里,

比如object.items[i].x=10

[/Quote]
你自己不会变通一下?
茂十茂 2008-12-29
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不是,这组数据是在一个object的items里,

比如object.items[i].x=10
我姓区不姓区 2008-12-29
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static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine(GetAverage(new int[] { 2, 5, 8, 6, 5, 12, 8, 7, 9, 3, 7, 1, 15, 6 }));
}

static double GetAverage(int[] array)
{
if (array.Length > 5)
{
Array.Sort(array);
int total = 0;
for (int i = 2; i <= array.Length - 3; i++)
total += array[i];
return (double)total / (array.Length - 4);
}
return 0;
}
/*
输出6.4
*/
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/faa8163c12b1 在Unity的软件开发过程中,对话框构成了用户界面(UI)系统的核心组成部分,它们的主要作用是向游戏参与者传达关键信息或征询他们的意见。 在“Unity中确认与取消对话框的设计”这一主题范畴内,我们着重研究如何构建一个带有确认和取消选项的对话框机制,并将一个类中的方法引用作为事件回调传递到另一个类以响应玩家的反馈。 我们首先需要设计一个用户界面对话框组件。 在Unity的Canvas层级结构中,可以利用Unity自带的UI工具集,包括Canvas、Image、Button和Text等元素来组建对话框。 一般来说,对话框会包含一个背景视觉元素,两个交互式按钮(一个代表“确认”,另一个代表“取消”),以及用于展示文本内容的组件。 每个按钮都必须设定一个OnClick事件,以便在用户进行点击操作时能够激活相应的处理流程。 随后,我们需要开发对话框的内部逻辑。 这通常意味着需要编写一个独立的C#程序代码文件,例如命名为`DialogManager`,该脚本负责管理对话框的展示与隐藏,以及处理玩家的选择。 `DialogManager`类可以包含一个公开的方法,比如`ShowDialog`,该方法接受一个字符串参用以设定对话框显示的文本,并且返回一个事件委托以接收玩家的选择。 在事件机制的设计方面,我们可以选用Unity的`UnityEvent`或者自定义的事件类型。 例如,可以设计一个事件处理函,如下所示:```csharppublic delegate void DialogResponseHandler(bool isConfirmed);public class DialogManager : ...
内容概要:本文系统研究了基于企鹅优化算法(POA)的航空调度问题,并提供了完整的Matlab代码实现。通过将新型元启发式优化算法应用于航班安排、机组排班、停机位分配等典型航空调度场景,深入探讨了算法的建模思路、设计原理及其实现过程。研究重点涵盖了适应度函的构建、调度约束条件的处理、算法参的配置以及优化结果的分析,充分展现了POA在解决大规模、多约束组合优化问题方面的有效性与优越性。该资源不仅为航空调度领域的复杂问题提供了高效的求解方案,也为智能优化算法的实际应用提供了可复用的技术框架与代码模板。; 适合人群:具备一定优化算法基础和Matlab编程能力,从事航空航天、交通运输、智能优化或运筹学等领域研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决航班调度、机组排班、停机位分配等航空运营中的核心优化问题;②学习并掌握企鹅优化算法的基本原理及其在复杂工程问题中的建模与编程实现方法;③为相关领域的调度优化研究提供先进算法参考与高质量代码支持,促进算法改进与跨领域应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码同步研读,重点关注算法的初始化策略、适应度函设计、约束处理机制及收敛性能分析,深入理解算法如何适配实际调度场景中的多重限制条件,以便在此基础上进行定制化修改、性能优化与推广应用。

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