1樓：hellojukay
我又想到一種方法，每次2000數字求一次平均數，平均數帶小數點0.5，則把這個平均數放在檔案A中，平均數不帶小數點則放在檔案B中，這樣分別對兩個檔案中的檔案數平均數，這要遞迴下去，最後再歸併回來求平均數，就可以保證求的的平均數沒有誤差。
2樓：Hilon
資料量過大,資料處理需要先分組了.先求與INT_MAX/2的差值,然後分組求平均值.每個組個數不超過65535個(非均勻分布不會越界),然後各組之間求平均值.
每組內求和可以用32位變數,這樣處理的會稍快一些.我記得好像是對32位計算有優化的,這個你可以跟做CPU架構的確認一下.
每組間求平均數記得換成Double.按照你說的量不會超過65535組,用Double也可以了.
3樓：
如果禁止使用所有其他資料型別的話，建議
每個數減去INT_MAX/2;
從小到大排序；
交替求和；（最小的數加上最大的數，結果為正就加次小的數，結果為負就加上次最大的數...）
求平均值；
平均值+INT_MAX/2
提公升效能的方法
不必嚴格排序， 只需要把正數和負數分開就可以了，相當於QuickSort的第一次迭代。複雜度為O(n)。
求和不找最小和最大。 和為正就不斷加負數，和為負就不斷加正數。
4樓：Milo Yip
如INT_MAX是2^31-1，2億大約是2^27.6，2億個INT_MAX之和也僅是2^58.6。
用64位整數計算和，再轉換成double計算除數。這樣除數會有一些精度損失，可改用long double（有些平台是80位，這樣有63位mantissa），或使用128位的浮點數除法實現。
如果個數剛好是2的冪，就能完全精確地把那個和以定點數表示平均數。
上述的做法都是O(n)，一般64位平台上效能不做成問題，而且較使用浮點數「穩定」（這裡指結果不受資料次序影響）。
5樓：
沒必要把求得的平均數放到別的檔案去。。
你可以開2個大小為1k的緩衝區。
sometype buf[2][20000]讀進來的數先試圖填充buf[0]，然後當buf[0]滿了之後就求和然後推到buf[1]。。
至於sometype就取決於你最後所需要的精度了。。
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