/**
 * Provides a fluent API for calculating <a
 * href="http://en.wikipedia.org/wiki/Quantile">quantiles</a>.
 *
 * <h3>Examples</h3>
 *
 * <p>To compute the median:
 *
 * {@snippet :
 * double myMedian = median().compute(myDataset);
 * }
 *
 * where {@link #median()} has been statically imported.
 *
 * <p>To compute the 99th percentile:
 *
 * {@snippet :
 * double myPercentile99 = percentiles().index(99).compute(myDataset);

  public void testMedian_compute_doubleCollection() {
    assertThat(median().compute(SIXTEEN_SQUARES_DOUBLES))
        .isWithin(ALLOWED_ERROR)
        .of(SIXTEEN_SQUARES_MEDIAN);
  }

  public void testMedian_computeInPlace() {
    double[] dataset = Doubles.toArray(SIXTEEN_SQUARES_DOUBLES);
    assertThat(median().computeInPlace(dataset)).isWithin(ALLOWED_ERROR).of(SIXTEEN_SQUARES_MEDIAN);

  public void testMedian_compute_doubleCollection() {
    assertThat(median().compute(SIXTEEN_SQUARES_DOUBLES))
        .isWithin(ALLOWED_ERROR)
        .of(SIXTEEN_SQUARES_MEDIAN);
  }

  public void testMedian_computeInPlace() {
    double[] dataset = Doubles.toArray(SIXTEEN_SQUARES_DOUBLES);
    assertThat(median().computeInPlace(dataset)).isWithin(ALLOWED_ERROR).of(SIXTEEN_SQUARES_MEDIAN);

          // Exactly two elements left.
          swap(array, from, to);
        }
        return array[k];
      } else {
        int midIndex = (from + to) >>> 1;
        // Choose the median of the elements at the from, to and mid indexes,
        // and rearrange so that array[from]<=array[from+1], and
        // array[to] => array[from + 1].

        swap(array, midIndex, from + 1);

          // Exactly two elements left.
          swap(array, from, to);
        }
        return array[k];
      } else {
        int midIndex = (from + to) >>> 1;
        // Choose the median of the elements at the from, to and mid indexes,
        // and rearrange so that array[from]<=array[from+1], and
        // array[to] => array[from + 1].

        swap(array, midIndex, from + 1);

    // dataset which is already sorted or partially sorted is cheating.
    return datasets[i & 0xFF].clone();
  }

  @Benchmark
  double median(int reps) {
    double dummy = 0.0;
    for (int i = 0; i < reps; i++) {
      dummy += algorithm.singleQuantile(1, 2, dataset(i));
    }
    return dummy;
  }

  @Benchmark
  double percentile90(int reps) {

    // dataset which is already sorted or partially sorted is cheating.
    return datasets[i & 0xFF].clone();
  }

  @Benchmark
  double median(int reps) {
    double dummy = 0.0;
    for (int i = 0; i < reps; i++) {
      dummy += algorithm.singleQuantile(1, 2, dataset(i));
    }
    return dummy;
  }

  @Benchmark
  double percentile90(int reps) {

dexOf(B)>-1?i||t():1)),y&&(y=parseFloat(y)*(y.indexOf(B)>-1?i||t():1)),w.hasquery&&(z&&A||!(z||e>=x)||!(A||y>=e))||(f[w.media]||(f[w.media]=[]),f[w.media].push(m[w.rules]))}for(var C in n)n.hasOwnProperty(C)&&n[C]&&n[C].parentNode===q&&q.removeChild(n[C]);n.length=0;for(var D in f)if(f.hasOwnProperty(D)){var E=j.createElement("style"),F=f[D].join("\n");E.type="text/css",E.media=D,q.insertBefore(E,o.nextSibling),E.styleSheet?E.styleSheet.cssText=F:E.appendChild(j.createTextNode(F)),n.push(E)}},v=function(a,b,d){var...

                }
            }
        }
    }
}
```

## Types de médias supplémentaires pour la réponse principale { #additional-media-types-for-the-main-response }

Vous pouvez utiliser ce même paramètre `responses` pour ajouter différents types de médias pour la même réponse principale.

sinulta
sinulle
hän
hänen
hänet
häntä
hänessä
hänestä
häneen
hänellä
häneltä
hänelle
me
meidän
meidät
meitä
meissä
meistä
meihin
meillä
meiltä
meille
te
teidän
teidät
teitä
teissä
teistä
teihin
teillä
teiltä
teille
he
heidän
heidät
heitä
heissä
heistä
heihin
heillä
heiltä
heille
tämä
tämän
tätä
tässä
tästä