在统计学中，移动平均线 (滚动平均线或运行平均线) 是通过对完整数据集的不同子集建立一系列平均值来分析数据点的一种计算方法。变化形式包括：简单形式、累积形式或加权形式。
在统计和计算几何中，中心点的概念是高维欧几里得空间中数据的中值概括。在d维空间中给定一组点，中心点就是这样一个点：任何经过中心点的超平面都可以将这组点分成两个大致相等的子集：较小的部分应该至少有1/(d + 1)个分数的点。和中位数一样，中心点不一定是数据点之一。每个非空的点集(没有重复)至少有一个中心点。
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在平均算法分析中，我们取所有可能的输入并计算所有输入的计算时间。将所有计算值相加，然后除以输入总数。我们必须知道 (或预测) 案例的分布。对于线性搜索问题，我们假设所有情况都是均匀分布的 (包括x不在数组中的情况)。所以我们把所有的情况加起来然后除以 (n+1) 得出平均情况时间复杂度的值。一组数的平均值是它们的和除以它们的数量。它可以被定义为average =所有值的和/值的数量。
对于欧几里得平面上的点，可以在线性时间内构造一个中心点无论维d图基值，因此中心可能是构建在O(nd − 1 + n log n)。随机算法反复替换组d + 2点的氡点可以用来计算一个近似任何点集的中心, 它的Tukey深度在样本集大小上是线性的，在时间量上点的数量和维数都是多项式。
Averaging Algorithm平均算法Center Point Algorithm中心点算法还可以用于其他特殊领域：数据结构（Data structure），数据优化（Data optimization），算法选择（Optimization algorithm）等都需要这部分的专业知识。如有更多代写需求，欢迎咨询AcademicPhD！
