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剑指offer63.数据流中的中位数题目如何得到一个数据流中的中位数?

本文介绍了如何通过维持两个堆来获取一个数据流中的中位数。通过使用最大堆和最小堆,分别保存数据流中较小的一半和较大的一半数值,可以保证两个堆的大小差距为1或0。如果数据流中的数量为奇数,则中位数为较大堆的最大值;如果数量为偶数,则中位数为较大堆的最大值和较小堆的最小值的平均值。可以使用优先队列来实现堆的功能。本文还提供了相应的Java代码实现。

剑指offer 63.数据流中的中位数


题目

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。我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。


思路

我一开始的想法,是排序之后直接找,但是复杂度有点高。

发现了一种新的方法,维持两个堆,一个最大堆,一个最小堆,确保最大堆的数都小于最小堆,两个堆的大小差距为1或0.

如果两边数量相同的话,取最大堆的最大值和最小堆的最小值和的一半即可,如果不同,那么就是多的那个。

java可以用优先队列,改一下比较器就可以了。


代码


int count = 0;
PriorityQueue minHeap = new PriorityQueue<>();
PriorityQueue maxHeap = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1);
public void Insert(Integer num) {
if (count % 2 == 0) {
maxHeap.offer(num);
int filteredMaxNum = maxHeap.poll();
minHeap.offer(filteredMaxNum);
} else {
minHeap.offer(num);
int filteredMinNum = minHeap.poll();
maxHeap.offer(filteredMinNum);
}
count++;
}
public Double GetMedian() {
if (count % 2 == 0) {
return new Double((minHeap.peek() + maxHeap.peek())) / 2;
} else {
return new Double(minHeap.peek());
}
}


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Du-kodak
这个家伙很懒,什么也没留下!
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