可行方法包括：一、外部排序+双指针读取法；二、快速选择算法；三、分桶计数法；四、数据库辅助法；五、流式双堆法。
如果需要在 PHP 中计算超大数组的中位数，而该数组无法全部加载到内存中，或其元素数量达到千万级甚至更高，则直接使用 sort() 或 array_merge() 将导致内存溢出或性能严重下降。以下是几种可行的实现方法：
一、外部排序 + 双指针读取法
该方法适用于数组以文件形式存储（如每行一个数字），不依赖内存一次性加载全部数据，通过外部归并排序后，用两个指针定位中间位置。
1、将原始大数据分割为多个小块文件，每个块独立排序并写入临时文件。
2、对所有已排序的小块文件执行 k 路归并，生成一个全局有序的临时文件。
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3、获取总元素个数 N，打开有序文件，使用 fseek 定位到第 (N-1)/2 和 N/2 行（针对奇偶长度）。
4、逐行读取至目标行，提取对应数值并计算中位数。
二、快速选择算法（QuickSelect）
该算法基于快排分区思想，平均时间复杂度为 O(n)，无需完全排序，仅需找到第 ⌊n/2⌋ 和 ⌈n/2⌉ 小的元素。
1、定义递归函数 quickselect($arr, $left, $right, $k)，返回数组中第 k 小的值（k 从 0 开始）。
2、选取基准元素 pivot，将数组划分为小于、等于、大于 pivot 的三部分。
3、根据 k 所在区间决定递归方向：若 k 在小于区，则递归左半；若在等于区，直接返回 pivot；否则递归右半。
4、调用 quickselect 获取中位数位置对应值：奇数长度取 quickselect($arr, 0, $n-1, $n/2)；偶数长度取两值平均。
三、分桶计数法（适用于整数且值域有限）
当数组元素为整数且最大值与最小值之差可控（如在 -10^6 到 10^6 范围内），可避免比较排序，用空间换时间。
1、扫描原始数组一次，统计每个数值出现频次，存入关联数组 $count，键为数值，值为频次。
2、按数值升序遍历 $count，累加频次 sum，直到 sum ≥ (n+1)/2。
3、若 n 为奇数，当前键即为中位数；若 n 为偶数，需向前回溯找到前一个中位数位置并求平均。
四、数据库辅助法（适用于已存于 MySQL 的超大表）
利用数据库索引与 LIMIT/OFFSET 高效定位中间记录，规避 PHP 内存压力。
1、确保目标数值字段已建立 B+ 树索引。
2、执行 SQL 查询：SELECT value FROM table ORDER BY value LIMIT 1 OFFSET FLOOR((SELECT COUNT(*) FROM table)-1)/2。
3、若总数为偶数，再执行一次 OFFSET 减 1 的查询，取两次结果的平均值。
4、PHP 中仅处理两条记录，而非全量数据集。
五、流式双堆法（在线动态中位数）
适用于数据以流形式到达、无法预知总量，或需实时维护中位数的场景，使用最大堆存较小一半、最小堆存较大一半。
1、初始化两个 SplMaxHeap 和 SplMinHeap 实例，分别存储左半区和右半区。
2、每插入一个新数 x：若 x ≤ 左堆顶，入左堆；否则入右堆。
3、调整堆大小平衡：确保 |左堆大小 − 右堆大小| ≤ 1，必要时弹出并交换堆顶元素。
4、中位数由堆顶决定：奇数总数时取较大堆顶；偶数时取两堆顶平均值。
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