求平均数的方法主要可以分为以下几种：
简单遍历法
遍历数据集，将每个数据相加，然后除以数据的个数。
时间复杂度为O（n）。
适用于数据量较小的情况。
分组求和法
将数据集分成若干组，对每组数据求和，然后将所有组的和相加，最后除以数据的个数。
可以通过并行计算提高效率。
适用于数据量较大的情况。
动态更新法
在遍历数据集的过程中，实时更新平均值。
每次读取一个新的数据，将其与之前的平均值相乘，然后加上新的数据，再除以总数加一。
适用于需要实时计算平均值的场景。
累加求和法
将数据集中的所有数据相加，然后除以数据的个数。
适用于数据量较小且不需要实时更新的情况。
优化算法
对于大规模数据集，可以采用分布式计算、并行计算等技术来提高计算效率。
需要注意数据类型的精度和溢出问题，以及对异常值的处理。
循环求和
使用循环结构将所有数值相加，然后除以总数来求平均值。
这是最基本的求平均值的方法。
数组求和
如果要求多个数值的平均值，可以将这些数值存储在一个数组中，然后使用循环遍历数组，将所有元素相加。
最后再除以数组的长度来求平均值。
流式求和
在某些编程语言中，可以使用流式计算来求平均值。
例如，在Python中可以使用`sum（）`和`len（）`函数来求平均值。
动态求平均值
如果需要频繁地更新平均值，可以使用动态求平均值的方法。
示例代码
```python
初始化变量
total = 0
count = 0
输入数据
while True:
num = input（"请输入一个数字（输入q结束）:"）
if num == 'q':
break
else:
累加求和
total += float（num）
计数
count += 1
计算平均值
average = total / count
输出结果
print（"平均值为：", average）
```
总结
选择哪种方法取决于具体的应用场景和数据量。对于小规模数据，简单遍历法或累加求和法即可满足需求；对于大规模数据，可以考虑使用分组求和法或优化算法来提高效率。无论哪种方法，都需要注意数据类型的精度和异常值的处理。