لقد تم إعطاؤك مصفوفة ثنائية الأبعاد تمثل صورة. يمثل كل عنصر في المصفوفة سطوع البكسل، حيث تمثل القيمة الأعلى بكسلًا أكثر سطوعًا وتمثل القيمة الأقل بكسلًا أغمق. يتم إعطاؤك أيضًا عددًا صحيحًا `n`، والذي يمثل عدد وحدات البكسل الأكثر سطوعًا بالقرب من أثر الصورة التي تحتاج إلى معالجة.

يتم تعريف أثر الصورة على أنه العناصر القطرية التي تبدأ من الزاوية اليسرى العليا وتستمر إلى الزاوية اليمنى السفلية. يتم تعريف وحدات البكسل الأقرب إلى التتبع على أنها أول وحدات بكسل أكثر سطوعًا يتم العثور عليها على جانبي التتبع (يسارًا ويمينًا).

مهمتك هي حساب القيمة المتوسطة لوحدات البكسل الأكثر سطوعًا بين تلك القريبة من التتبع. الوسيط هو القيمة الوسطى عندما يتم فرز وحدات البكسل بترتيب تصاعدي. إذا كان `n` زوجيًا، فإن الوسيط هو متوسط ​​القيمتين الأوسطتين.

اكتب دالة `compute_median_near_trace(matrix: List[List[int]], n: int) -> float` التي تأخذ المعلمات التالية:
- `المصفوفة`: قائمة ثنائية الأبعاد من الأعداد الصحيحة التي تمثل مصفوفة الصورة، حيث تمثل كل قائمة داخلية صفًا وكل عنصر يمثل سطوع البكسل.
- `n` : عدد صحيح يمثل عدد وحدات البكسل الأكثر سطوعًا بالقرب من التتبع التي تحتاج إلى معالجة.

يجب أن تقوم الدالة بإرجاع قيمة عائمة تمثل القيمة المتوسطة لوحدات البكسل الأكثر سطوعًا بين وحدات البكسل القريبة من التتبع.

افترض ما يلي:
- ستكون المصفوفة دائمًا عبارة عن قائمة غير فارغة من القوائم غير الفارغة.
- كل قائمة داخلية في المصفوفة سيكون لها نفس الطول.
- عدد الصفوف والأعمدة في المصفوفة سيكون 1000 على الأكثر.
- ستكون قيم سطوع البكسلات في النطاق [0، 255].
- قيمة `n` ستكون عدداً صحيحاً موجباً لا يتجاوز إجمالي عدد البكسلات القريبة من التتبع.
{"evolved_from": null, "kind": "synthetic", "source": "argilla/DistiCoder-dpo-binarized"}