面试题：CouchDB中Reduce函数对复杂Map结果的聚合处理

实现步骤：
- 首先，使用reduce函数遍历Map返回的数组。
- 对于每个对象，计算其value数组的中位数和标准差。
- 中位数计算：如果数组长度为奇数，中位数是排序后数组中间的元素；如果长度为偶数，中位数是排序后中间两个元素的平均值。
- 标准差计算：先计算平均值，然后计算每个值与平均值的差的平方和，再除以数组长度，最后取平方根。
- 将每个组的中位数和标准差结果存储在新的数组中。
代码如下：

const mapResult = [{ key: 'group1', value: [1, 2, 3] }, { key: 'group2', value: [4, 5] }];

const result = mapResult.reduce((acc, current) => {
    const sortedValues = current.value.slice().sort((a, b) => a - b);
    const length = sortedValues.length;
    const median = length % 2 === 0?
        (sortedValues[length / 2 - 1] + sortedValues[length / 2]) / 2 :
        sortedValues[Math.floor(length / 2)];

    const mean = sortedValues.reduce((sum, value) => sum + value, 0) / length;
    const variance = sortedValues.reduce((sum, value) => sum + Math.pow(value - mean, 2), 0) / length;
    const standardDeviation = Math.sqrt(variance);

    acc.push({
        key: current.key,
        median,
        standardDeviation
    });
    return acc;
}, []);

console.log(result);

上述代码以JavaScript为例，实现了对给定Map结果格式中每个组内值的中位数和标准差的计算。如果是其他语言，实现思路类似，但具体语法会有所不同。例如在Python中：

import math

map_result = [{"key": "group1", "value": [1, 2, 3]}, {"key": "group2", "value": [4, 5]}]

result = []
for item in map_result:
    sorted_values = sorted(item["value"])
    length = len(sorted_values)
    median = (sorted_values[length // 2 - 1] + sorted_values[length // 2]) / 2 if length % 2 == 0 else sorted_values[length // 2]
    mean = sum(sorted_values) / length
    variance = sum((x - mean) ** 2 for x in sorted_values) / length
    standard_deviation = math.sqrt(variance)
    result.append({
        "key": item["key"],
        "median": median,
        "standard_deviation": standard_deviation
    })

print(result)

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