数据流中的中位数 --剑指offer

Posted 2021-03-06 nlw-blog

题目描述

如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。

 

思路：最直接的思路不必多说

链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/9be0172896bd43948f8a32fb954e1be1
来源：牛客网

• 先用java集合PriorityQueue来设置一个小顶堆和大顶堆
• 主要的思想是：因为要求的是中位数，那么这两个堆，大顶堆用来存较小的数，从大到小排列；
• 小顶堆存较大的数，从小到大的顺序排序*，显然中位数就是大顶堆的根节点与小顶堆的根节点和的平均数。
• ?保证：小顶堆中的元素都大于等于大顶堆中的元素，所以每次塞值，并不是直接塞进去，而是从另一个堆中poll出一个最大（最小）的塞值
• ?当数目为偶数的时候，将这个值插入大顶堆中，再将大顶堆中根节点（即最大值）插入到小顶堆中；
• ?当数目为奇数的时候，将这个值插入小顶堆中，再讲小顶堆中根节点（即最小值）插入到大顶堆中；
• ?取中位数的时候，如果当前个数为偶数，显然是取小顶堆和大顶堆根结点的平均值；如果当前个数为奇数，显然是取小顶堆的根节点

 

我的代码

import java.util.*;
public class Solution {
    PriorityQueue<Integer> min=new PriorityQueue<>();
    PriorityQueue<Integer> max=new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
            @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
            return o2.compareTo(o1);
        }
    });
    int count=0;
    public void Insert(Integer num) {
        count++;
        if(count % 2 != 0){ //奇数
            max.offer(num);
            min.offer(max.poll());
        }else {
            min.offer(num);
            max.offer(min.poll());
        }
    }

    public Double GetMedian() {
        if(count % 2 != 0){
            return 1.0*min.peek();
        }else {
            return (min.peek() + max.peek())/2.0;
        }
    }

}