随机产生数字并传递给一个方法。你能否完成这个方法,在每次产生新值时,寻找当前所有值的中间值(中位数)并保存。
中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数,中位数则是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:
addNum(1)
addNum(2)
findMedian() -> 1.5
addNum(3)
findMedian() -> 2来源:力扣(LeetCode)
代码:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Aug 4 21:46:18 2020
@author: WowlNAN
@github: https://github.com/WowlNAN
@csdn: https://blog.csdn.net/qq_21264377
"""
class MedianFinder:
def __init__(self):
"""
initialize your data structure here.
"""
self.nums=[]
def addNum(self, num: int) -> None:
if self.nums==None:
self.nums=[]
if self.nums==[]:
self.nums.append(num)
else:
i=0
l=len(self.nums)
f=False
for i in range(l):
if self.nums[i]>num:
f=True
self.nums.insert(i, num)
break
if not f:
self.nums.append(num)
def findMedian(self) -> float:
l=len(self.nums)
if l==0:
return 0
elif l==1:
return self.nums[0]
elif l==2:
return (self.nums[0]+self.nums[1])/2
i=int(l/2)
if l%2==0:
return (self.nums[i-1]+self.nums[i])/2
else:
return self.nums[i]
# Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
# obj = MedianFinder()
# obj.addNum(num)
# param_2 = obj.findMedian()
s=MedianFinder()
s.addNum(1)
s.addNum(3)
print(s.findMedian())
s.addNum(9)
s.addNum(5)
print(s.findMedian())
print(s.nums)
这道题的难度是困难?
原来addNum()添加元素使用选择插入的方法提交结果显示超时,后修改为
self.nums.insert()
然后勉强通过~
改进:
考虑先添加元素,再使用归并排序进行排序,这样时间复杂度就是O(nlogn)。