在编程中，求中位数的方法有多种，以下是一些常见且高效的方法：
快速选择算法（Quickselect）
快速选择算法是快速排序算法的一个变种，用于在未排序的列表中找到第k小的元素。通过递归或迭代的方式，可以在平均时间复杂度为O（N）的情况下找到中位数。
排序后取中间值
对数组进行排序（如快速排序、归并排序等），然后根据数组长度的奇偶性取中间位置的值或中间两个值的平均数作为中位数。这种方法的时间复杂度为O（N log N），但需要额外的空间来存储排序后的数组。
取反法求中位数
对于长度为偶数的数组，可以通过取反法来求中位数。具体做法是将数组排序后，取中间两个数的位置，然后取这两个位置索引的相反数，这两个位置上的数就是中位数。这种方法的时间复杂度为O（N），但需要额外的空间来存储取反后的数组。
两次遍历法
第一次遍历数组，计算所有元素的平均值；第二次遍历数组，计算每个元素与平均值的差的绝对值，并记录差值最小的元素，最终这个元素就是中位数。这种方法的时间复杂度为O（N），但需要额外的空间来存储差值。
建议
对于大多数情况，使用快速选择算法或排序后取中间值的方法即可，因为它们在时间和空间复杂度上都比较优秀。
如果对空间复杂度有较高要求，可以考虑使用取反法或两次遍历法。
在实际应用中，可以根据具体需求和数据规模选择最合适的方法。