Mediana
Devolvé la mediana: el valor del medio si la cantidad es impar, o el promedio de los dos del medio si es par. Ordená primero. Ejemplo: mediana([3, 1, 2]) → 2 · mediana([1, 2, 3, 4]) → 2.5
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Devolvé la mediana: el valor del medio si la cantidad es impar, o el promedio de los dos del medio si es par. Ordená primero. Ejemplo: mediana([3, 1, 2]) → 2 · mediana([1, 2, 3, 4]) → 2.5
🎯 Meta: entender cómo se ordena una lista implementando los métodos clásicos a mano.
Python tiene sorted(), y en la vida real lo vas a usar siempre. Pero implementar el orden vos mismo te enseña a pensar como un programador: comparar, intercambiar, repetir.
Comparás pares vecinos y los intercambiás si están al revés. En cada pasada, el más grande “burbujea” hasta el final:
def burbuja(lista):
a = list(lista) # copia, no tocar el original
for i in range(len(a)):
for j in range(len(a) - 1 - i):
if a[j] > a[j + 1]:
a[j], a[j + 1] = a[j + 1], a[j] # intercambio pythonico
return a
Buscás el mínimo y lo ponés adelante; repetís con el resto:
def seleccion(lista):
a = list(lista)
for i in range(len(a)):
m = i
for j in range(i + 1, len(a)):
if a[j] < a[m]:
m = j
a[i], a[m] = a[m], a[i]
return a
Los dos son O(n²): con listas grandes se vuelven lentos. Los algoritmos reales (Timsort, el de Python) son O(n log n) — mucho mejores. Pero burbuja y selección son perfectos para entender la mecánica.
💡 El truco a, b = b, a intercambia dos variables sin una tercera. Es marca registrada de Python.
P: Burbuja y selección son algoritmos…
+ O(n²) — lentos con listas grandes
- O(n log n)
- instantáneos
> Los que usa Python de verdad (Timsort) son O(n log n), mucho más rápidos.
P: `a, b = b, a` hace…
+ intercambiar el valor de dos variables
- sumarlas
- borrarlas
> Es el "swap" pythónico, sin variable auxiliar.
🔢 El Líder Brassius te espera para ordenar su obra.