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进阶:
- 如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内,你将如何优化你的算法?
- 如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内,你将如何优化你的算法?
用优先队列模拟一个大堆和小堆。如果小堆的数量大于大堆,则最大数是小堆的堆顶。若相等,则中位数是(大堆的堆顶+小堆的堆顶)/2.
因为堆的从大到小存放,所以大堆我们存放负数,就变成了(整数)从小到大的排放的。class MedianFinder { public: /** initialize your data structure here. */ MedianFinder() { } void addNum(int num) { small.push(num); large.push(-small.top()); small.pop(); if(small.size()<large.size()) { small.push(-large.top()); large.pop(); } } double findMedian() { if(small.size()>large.size()) return small.top(); else return (small.top()-large.top())/2.0; } private: priority_queue<int>small,large; }; /** * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such: * MedianFinder obj = new MedianFinder(); * obj.addNum(num); * double param_2 = obj.findMedian(); */
Leetcode 295. 数据流的中位数
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转载自blog.csdn.net/Evildoer_llc/article/details/88702235
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