题目信息 时间: 2019-06-30 题目链接:Leetcode tag: 大根堆 小根堆 难易程度:中等 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. 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…

剑指 Offer 41. 数据流中的中位数 Offer_41 题目详情 题解分析 本题使用大根堆和小根堆来解决这个寻找中位数和插入中位数的问题. 其实本题最直接的方法是先对数组进行排序,然后取中位数.但是,这种方法的此方法的时间复杂度为 O(N),其中包括: 查找元素插入位置 O(logN) (二分查找).向数组某位置插入元素 O(N)(插入位置之后的元素都需要向后移动一位). 建立一个 小顶堆 A 和 大顶堆 B ,各保存列表的一半元素,且规定: 3.1 A 保存 较大 的一半,长度为 \(\…

本文参考自<剑指offer>一书,代码采用Java语言. 更多:<剑指Offer>Java实现合集   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. 思路 所谓数据流,就是不会一次性读入所有数据,只能一个一个读取,每一步都要求能计算中位数. 将读入的数据分为两部分,一部分数字小,另一部分大.小的一部分采用大顶堆存放,大的一部分采用小顶堆…

对于海量数据与数据流,用最大堆,最小堆来管理. class Solution { public: /* * 1.定义一个规则:保证左边(大顶堆)和右边(小顶堆)个数相差不大于1,且大顶堆的数值都小于等于小顶堆的数 * 2.大小堆顶可以用优先序列实现 插入规则: 当插入数值小于左边的堆顶时候,就插入左边,否则插入右边堆.(注意初始为空时,插入不能比较) 调整使得满足个数差<=1: 正常时是只有两种情况:p=q或者p=q+1,由于每插一个值就会考虑调整,那么边界情况就是p=q+2或者p+1=q p=…

[剑指Offer]数据流中的中位数 解题报告(Python) 标签(空格分隔): 剑指Offer 题目地址:https://www.nowcoder.com/ta/coding-interviews 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. 解题方法 题目描述不清,insert函数是数据流的插入数据..就是排序,算索引就好了.. 代码: #…

该题目来源于牛客网<剑指offer>专题. 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. Go语言实现: var numArr = []int{} func insert1(num int) { numArr = append(numArr, num) } f…

1. 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. 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. */ 2. 思路 /** 最大堆和最小堆 * 每次插入小顶堆的是当前大顶堆中最大的数 * 每次插入大顶堆的是当前小顶堆中最小的数 * 这样保证小顶堆中的数永远大于等于大顶堆中的数(值…

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.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. 题目地址 https://www.nowcoder.com/practice/9be0172896bd43948f8a32fb954e1be1?tpId=13&tqId=11216&rp=3&…

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. 最开始的思路就是用map或者set存储.习惯写python就想直接用median的key去访问median,但是C++ STL的map或者set没有key这个东西,如果用迭代器那么访问元素复杂度是O(n) 看到很多解法是用两个堆来做,一个最大堆,一个最小堆,一开始不理解.后来发现这样的好处是把数据总体切分为两部…

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. class Solution { public: vector<int> vec; void Insert(int num) { vec.push_back(num); } double GetMedian() { sort(vec.begin(),vec.end()); int size = ve…