在数控编程中，求中间值的方法可以根据具体的应用场景和需求选择不同的算法。以下是几种常见的求中间值的方法：
排序法
冒泡排序：通过相邻元素的比较和交换，将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾，较小的元素逐渐“沉底”到数组的开头。排序完成后，中间位置的元素即为所求的中间值。
快速排序：采用分治法的思想，通过一趟排序将待排序记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，然后分别对这两部分继续进行排序，以达到整个序列有序的目的。排序完成后，中间位置的元素即为所求的中间值。
归并排序：采用分治法的思想，将数组分成两半分别进行排序，然后将排序好的两半合并成一个有序数组。排序完成后，中间位置的元素即为所求的中间值。
快速选择算法
快速选择算法是基于快速排序算法的一种改进，用于在未排序的数组中找到第K大或第K小的元素。通过递归地将数组划分为两部分，并比较基准元素的位置，可以快速找到中间值。
堆排序法
利用二叉堆（最大堆或最小堆）的数据结构，首先将待求中间值的数组构建成一个堆，然后取堆顶元素即为中间值。如果需要求第K大或第K小的元素，可以进行K次删除堆顶元素操作，每次删除后调整堆，最后堆顶元素即为所求。
中位数算法
对于有序数组，中位数为数组中间位置的元素。
对于无序数组，可以通过快速选择算法将数组划分为两部分，并继续在相应的部分进行递归操作，直到找到中位数。
插入排序法
将待排序的数组分为已排序部分和未排序部分，每次从未排序部分取出一个元素插入到已排序部分的正确位置。通过排序过程，最终未排序部分的第一个元素即为所求的中间值。
公式法
对于一组有序数据，如果数据个数是奇数，则中间数就是正中间的那个数；如果数据个数是偶数，则中间数可以是中间两个数的平均值。
建议
对于大型数据集合，如果只需要求中间值而不需要对整个数据集进行排序，可以采用基于堆的方法或者快速选择算法来提高效率。
对于小型数据集合，可以直接使用排序算法求解。
选择哪种方法取决于具体的应用场景和数据规模。在实际应用中，可以根据需要选择最合适的算法来提高计算效率和准确性。