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Problem 44952. Find MPG of Lightest Cars

Solution 2185123

Submitted on 31 Mar 2020 by Prashantha Rao
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Test Suite

Test Status Code Input and Output
1   Pass
N = 5 load(fullfile(matlabroot, 'toolbox/stats/statsdemos', 'carbig.mat')); Model = strtrim(string(Model)); cars = table(Model, MPG, Horsepower, Weight, Acceleration); save cars.mat cars assert(isequal(sort_cars(N),[35; 31; 39.1; 35.1; 31]));

N = 5 sW = 62 152 351 353 61 189 206 253 256 211 226 63 26 338 139 340 337 125 352 303 301 183 205 241 228 110 137 64 150 392 393 318 386 302 355 40 384 247 252 254 357 212 286 394 159 153 320 311 385 203 224 359 39 356 245 60 354 255 59 246 333 92 155 330 332 319 58 119 154 387 388 66 25 36 312 403 287 317 339 310 213 225 274 126 389 91 204 175 325 87 248 361 309 194 390 363 358 149 57 191 180 69 38 277 30 391 156 67 193 37 122 243 329 65 116 89 345 404 151 227 276 120 362 79 334 364 400 21 29 118 360 350 158 88 378 117 281 54 68 342 28 328 138 190 121 157 346 343 90 85 278 380 140 327 181 316 275 214 192 379 127 397 24 178 314 250 376 365 348 405 41 347 366 176 377 31 130 399 304 313 188 27 321 185 315 179 326 251 263 406 349 381 242 279 244 23 115 402 284 331 368 131 249 282 22 398 280 382 128 322 134 290 370 135 109 344 341 177 218 371 84 107 187 395 335 401 186 53 262 86 182 289 323 201 396 108 383 172 374 267 202 20 11 133 105 56 283 215 261 163 369 174 307 210 272 265 184 173 367 199 288 336 160 291 217 106 55 45 44 43 136 18 200 292 257 266 324 129 269 285 372 308 234 270 264 162 4 3 42 271 5 161 375 1 233 236 305 260 16 259 208 299 17 143 268 235 142 209 207 132 74 94 2 294 373 170 258 223 19 97 141 171 219 104 296 293 10 15 222 229 80 169 306 168 216 300 295 197 95 13 96 298 221 230 83 273 123 49 81 93 73 72 231 144 12 48 238 14 196 46 195 198 237 101 148 70 124 82 232 8 239 240 6 7 297 100 33 220 34 71 78 9 165 77 146 47 99 166 114 76 32 75 147 113 167 164 145 35 102 51 112 103 98 50 111 52 sMPG = 35.0000 31.0000 39.1000 35.1000 31.0000 33.0000 33.0000 36.1000 36.1000 29.5000 36.0000 27.0000 26.0000 40.9000 32.0000 29.8000 44.6000 29.0000 39.0000 35.7000 31.9000 29.0000 29.0000 29.0000 33.5000 26.0000 31.0000 26.0000 26.0000 38.0000 32.0000 38.1000 31.0000 34.1000 37.0000 NaN 36.0000 30.0000 43.1000 32.8000 34.1000 32.0000 31.5000 38.0000 31.0000 32.0000 37.2000 31.8000 37.0000 29.0000 31.5000 34.4000 25.0000 37.7000 30.5000 30.0000 32.3000 39.4000 30.0000 33.5000 44.3000 27.0000 24.0000 46.6000 40.8000 32.1000 28.0000 18.0000 28.0000 38.0000 36.0000 25.0000 27.0000 27.0000 37.3000 44.0000 29.5000 41.5000 33.8000 34.5000 28.0000 30.0000 30.0000 24.0000 36.0000 28.0000 24.5000 29.0000 34.3000 26.0000 30.5000 33.0000 34.2000 27.0000 36.0000 33.7000 34.7000 29.0000 23.0000 25.0000 25.0000 21.0000 25.0000 30.9000 26.0000 34.0000 26.0000 23.0000 26.0000 28.0000 26.0000 26.0000 32.2000 24.0000 20.0000 28.0000 32.4000 32.0000 26.0000 25.5000 27.2000 19.0000 34.5000 19.0000 43.4000 32.4000 36.0000 24.0000 25.0000 22.0000 29.9000 30.0000 26.0000 22.0000 34.0000 21.0000 23.9000 22.0000 20.0000 23.7000 24.0000 37.0000 26.0000 28.0000 21.0000 24.0000 27.2000 35.0000 23.0000 22.0000 21.1000 29.0000 25.0000 31.3000 24.0000 33.5000 27.5000 26.5000 25.0000 31.0000 20.0000 26.0000 21.0000 23.0000 28.8000 21.5000 28.0000 32.9000 25.8000 28.0000 19.0000 26.6000 31.6000 23.0000 27.0000 21.0000 24.0000 32.0000 27.4000 28.4000 25.0000 25.0000 28.0000 23.0000 26.8000 24.0000 29.8000 21.5000 25.1000 31.0000 23.5000 27.0000 24.5000 23.2000 25.5000 18.0000 18.0000 27.0000 21.6000 27.9000 NaN 20.0000 22.0000 20.3000 22.0000 22.0000 23.8000 24.0000 19.0000 26.4000 21.0000 22.3000 25.4000 19.0000 23.0000 23.6000 32.7000 20.0000 19.0000 24.2000 18.0000 18.0000 22.0000 25.0000 36.4000 27.0000 23.0000 18.0000 20.2000 21.0000 18.0000 19.8000 24.3000 24.0000 38.0000 18.0000 23.0000 21.0000 20.2000 20.8000 22.5000 14.0000 NaN 20.0000 18.0000 18.0000 17.0000 20.0000 20.5000 15.0000 30.7000 13.0000 27.2000 17.5000 18.1000 19.4000 19.0000 20.0000 28.1000 22.0000 21.5000 30.0000 19.0000 20.2000 19.0000 16.0000 19.0000 18.0000 19.0000 17.0000 15.0000 NaN 22.0000 20.6000 19.9000 20.6000 19.1000 15.0000 18.1000 16.2000 22.4000 23.9000 20.5000 19.2000 20.5000 15.0000 16.0000 18.0000 16.0000 17.7000 17.0000 18.0000 17.6000 18.0000 17.5000 18.5000 25.4000 19.2000 15.0000 20.2000 18.0000 19.2000 14.0000 18.0000 18.6000 19.0000 16.0000 18.5000 20.0000 11.0000 17.0000 14.0000 15.0000 17.6000 26.6000 15.0000 19.4000 13.0000 15.0000 15.0000 16.0000 18.0000 16.5000 13.0000 18.2000 17.0000 15.0000 NaN 13.0000 17.5000 15.0000 16.0000 23.0000 17.0000 13.0000 18.5000 16.5000 15.5000 13.0000 NaN 14.0000 15.5000 13.0000 17.0000 14.0000 17.5000 15.0000 14.0000 13.0000 13.0000 14.0000 15.0000 15.5000 16.0000 NaN 14.0000 15.5000 NaN 16.0000 14.0000 17.5000 14.5000 16.0000 14.0000 14.0000 13.0000 16.0000 13.0000 15.0000 14.0000 15.5000 16.0000 15.0000 14.0000 16.9000 13.0000 10.0000 16.5000 11.0000 14.0000 13.0000 14.0000 15.0000 12.0000 14.0000 14.0000 13.0000 16.0000 12.0000 13.0000 10.0000 11.0000 14.0000 13.0000 14.0000 16.0000 13.0000 9.0000 13.0000 13.0000 12.0000 12.0000 12.0000 12.0000 11.0000 13.0000 mpg = 35.0000 31.0000 39.1000 35.1000 31.0000

2   Pass
N = 6 load(fullfile(matlabroot, 'toolbox/stats/statsdemos', 'carsmall.mat')); Model = strtrim(string(Model)); cars = table(Model, MPG, Horsepower, Weight, Acceleration); save cars.mat cars assert(isequal(sort_cars(N),[33; 29.5; 26; 29; 38; 32]));

N = 6 sW = 52 57 26 51 86 87 80 78 58 88 79 49 81 82 25 97 59 83 50 40 84 37 30 85 39 98 94 21 29 72 28 36 74 60 38 73 91 24 70 99 71 31 93 27 100 75 23 96 22 92 76 64 89 95 47 90 77 48 20 11 61 56 45 63 18 46 4 3 5 1 16 54 17 55 53 2 69 19 65 10 15 68 62 43 13 67 12 14 42 41 44 8 6 7 33 66 34 9 32 35 sMPG = 33.0000 29.5000 26.0000 29.0000 38.0000 32.0000 31.0000 36.0000 32.0000 38.0000 37.0000 29.0000 38.0000 36.0000 27.0000 44.0000 28.0000 36.0000 24.5000 27.0000 36.0000 25.0000 26.0000 34.0000 26.0000 32.0000 36.0000 24.0000 25.0000 34.0000 24.0000 28.0000 29.0000 26.5000 25.0000 31.0000 26.0000 21.0000 28.0000 28.0000 27.0000 21.0000 32.0000 25.0000 31.0000 27.0000 18.0000 27.0000 22.0000 22.0000 24.0000 19.0000 25.0000 27.0000 24.0000 38.0000 23.0000 22.5000 14.0000 NaN 20.0000 17.5000 22.0000 19.0000 NaN 22.0000 16.0000 18.0000 17.0000 18.0000 15.0000 18.0000 14.0000 18.5000 20.0000 15.0000 13.0000 15.0000 16.5000 15.0000 NaN 13.0000 13.0000 15.5000 NaN 13.0000 NaN NaN 16.0000 17.5000 14.5000 14.0000 15.0000 14.0000 10.0000 16.5000 11.0000 14.0000 10.0000 9.0000 mpg = 33.0000 29.5000 26.0000 29.0000 38.0000 32.0000

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