41. 数据流中的中位数

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了41. 数据流中的中位数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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。

例如,

[2,3,4] 的中位数是 3

[2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5

设计一个支持以下两种操作的数据结构:

  • void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。
  • double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。

示例 1:

输入:
["MedianFinder","addNum","addNum","findMedian","addNum","findMedian"]
[[],[1],[2],[],[3],[]]
输出:[null,null,null,1.50000,null,2.00000]

示例 2:

输入:
["MedianFinder","addNum","findMedian","addNum","findMedian"]
[[],[2],[],[3],[]]
输出:[null,null,2.00000,null,2.50000]

 

限制:

  • 最多会对 addNum、findMedia进行 50000 次调用。
class MedianFinder {
    PriorityQueue<Integer> smaHeap;
    PriorityQueue<Integer> bigHeap;
    int count;
    

    /** initialize your data structure here. */
    public MedianFinder() {
        count = 0;
        smaHeap = new PriorityQueue<>();
        bigHeap = new PriorityQueue<Integer>((o1,o2)->(o2 - o1));
    }
    
    public void addNum(int num) {
        count ++;
        if(count %  2 == 1){
            //向大根堆插入数据,先与小根堆battle
            smaHeap.offer(num);
            bigHeap.offer(smaHeap.poll());
        }else{
            bigHeap.offer(num);
            smaHeap.offer(bigHeap.poll());
        }
        
    }
    
    public double findMedian() {
        if(count % 2== 1){
            return bigHeap.peek();
        }else{
            //注意返回值
            return (bigHeap.peek() + smaHeap.peek()) / 2.0 ;
        }          
    }
}

/**
 * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
 * MedianFinder obj = new MedianFinder();
 * obj.addNum(num);
 * double param_2 = obj.findMedian();
 */

 

以上是关于41. 数据流中的中位数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

41. 数据流中的中位数

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