在编程中求平均值有多种方法，以下是一些常用的技巧：
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）。
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。
适用于数据量较大的情况，可以通过并行计算提高效率。
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。
示例代码（Python）
```python
简单遍历法
def simple_average（data）:
total = sum（data）
count = len（data）
return total / count
流式求和法
def streaming_average（data_stream）:
total = 0
count = 0
for value in data_stream:
total += value
count += 1
yield total / count
示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]
使用简单遍历法求平均值
average_simple = simple_average（data）
print（"Simple Average:", average_simple）
使用流式求和法求平均值
data_stream = [1, 2, 3, 4, 5]
average_streaming = list（streaming_average（data_stream））
print（"Streaming Average:", average_streaming）
```
建议
选择合适的方法取决于具体的应用场景和数据量。
对于大规模数据集，建议使用优化算法和并行计算技术。
在处理数据时，要注意数据类型的精度和溢出问题，以及对异常值的处理。