剑指Offer7_大、小顶堆_数据流中的中位数

一、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。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/shu-ju-liu-zhong-de-zhong-wei-shu-lcof
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

剑指Offer7_大、小顶堆_数据流中的中位数

二、解答

1、大、小顶堆

分析

  • 用大顶堆+小顶堆方法,可以看作大顶堆是普通班,小顶堆是实验班。数量上时刻保持 小顶-大顶<=1(两堆相等或者小顶比大顶多一个)。

  • 新学生先入普通班(大顶堆),此时可能会失去平衡了,于是取大顶堆的第一个(班里最好的学生)加入实验班(小顶堆),判断若数量过多(不是等于或多一个),取第一个(实验班里最差的学生)到普通班(大顶堆)里。 取中位数的时候,若两堆数量相等,则各取堆顶取平均,若小顶比大顶多一,则多的那一个就是中位数。

class MedianFinder {
    PriorityQueue<Integer> left;//大顶
    PriorityQueue<Integer> right;//小顶
    public MedianFinder() {
        left=new PriorityQueue<>((n1,n2)->n2-n1);
        right=new PriorityQueue<>();
    }
    public void addNum(int num) {
    	
        left.add(num);
        // 先进去大顶堆
        right.add(left.poll());
        // 失去平衡,大顶堆数量多了,需要移到小顶堆
        if(left.size()+1<right.size())
            left.add(right.poll());
    }
    public double findMedian() {
        if(right.size()>left.size())return right.peek();
        return (double)(left.peek()+right.peek())/2;
    }
}
上一篇:.NET 6 优先队列 PriorityQueue


下一篇:手写 PriorityQueue的实现 java