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。
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。
思路
1.存列表排序,带个插入,带个查找。
2.大小堆-优先队列。偶数,大小堆一人放一半,奇数,两堆之一多一个。
重点:
PriorityQueue<>((x, y) -> (y - x)) // 可以实现大根堆,原默认为小根堆。
上述代码还可以用 Comparator,即比较器自定义排序。需多实现一个compare方法。
PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
/**以下是对比较器升序、降序的理解.
*(1) 写成return o1.compareTo(o2) 或者 return o1-o2表示升序
*(2) 写成return o2.compareTo(o1) 或者return o2-o1表示降序
*/
return o2.compareTo(o1);
}
}) ;
队列里操作方法是add和poll。
代码
import java.util.*;
public class Solution {
Queue<Integer> max = new PriorityQueue<>(); //小堆
Queue<Integer> min = new PriorityQueue<>((x,y)->(y-x)); //大堆
//大小堆里插入
public void Insert(Integer num) {
if(max.size() != min.size()) {
max.add(num);
min.add(max.poll());
} else {
min.add(num);
max.add(min.poll());
}
}
//获取中位数
public Double GetMedian() {
double res = max.size() != min.size() ? max.peek() : (max.peek() + min.peek()) / 2.0;
return res;
}
}