原题
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？
解法
思想
求中位树可以维护两个堆，一个大顶堆用于存放数据较小的半部分，一个小顶堆用于存放数据较大的半部分。
代码
public class MedianFinder {
private int count;
private PriorityQueue<Integer> maxheap;
private PriorityQueue<Integer> minheap;
/**
* initialize your data structure here.
*/
public MedianFinder() {
count = 0;
maxheap = new PriorityQueue<>((x, y) -> y - x);
minheap = new PriorityQueue<>();
}
public void addNum(int num) {
count += 1;
maxheap.offer(num);
minheap.add(maxheap.poll());
if (count%2 != 0) {
maxheap.add(minheap.poll());
}
}
public double findMedian() {
if (count%2 != 0)
return (double) maxheap.peek();
else
return (double) (maxheap.peek() + minheap.peek()) / 2;
}
}
/**
* Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
* MedianFinder obj = new MedianFinder();
* obj.addNum(num);
* double param_2 = obj.findMedian();
*/
原创文章，作者：彭晨涛，如若转载，请注明出处：https://www.codetool.top/article/leetcode295-%e6%95%b0%e6%8d%ae%e6%b5%81%e7%9a%84%e4%b8%ad%e4%bd%8d%e6%95%b0/
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