2019-04-17 16:34:50

问题描述:

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:

  1. 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?
  2. 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?

问题求解:

class MedianFinder {
PriorityQueue<Integer> minheap;
PriorityQueue<Integer> maxheap; /** initialize your data structure here. */
public MedianFinder() {
minheap = new PriorityQueue<Integer>((Integer o1, Integer o2) -> o1.compareTo(o2));
maxheap = new PriorityQueue<Integer>((Integer o1, Integer o2) -> o2.compareTo(o1));
} public void addNum(int num) {
if (maxheap.isEmpty() || maxheap.peek() >= num) maxheap.add(num);
else minheap.add(num);
while (minheap.size() > maxheap.size()) maxheap.add(minheap.poll());
while (maxheap.size() > minheap.size() + 1) minheap.add(maxheap.poll());
} public double findMedian() {
int size = minheap.size() + maxheap.size();
if (size % 2 != 0) return 1.0 * maxheap.peek();
else return 0.5 * minheap.peek() + 0.5 * maxheap.peek();
}
}

  

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