【算法题】数据流中的中位数

   日期:2020-05-08     浏览:165    评论:0    
核心提示: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java

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。

分析
用一个大顶堆、一个小顶堆实现,其中大顶堆保存的是较小的元素,则堆顶是这些元素中的最大值;小顶堆保存的是较大的元素,则堆顶是这些元素中的最小值。则两个堆的堆顶分别保存了数据流中的中心值,那么当数据流总数为偶数时,中位数是大顶堆和小顶堆堆顶元素的平均;当数据流总数为奇数时,中位数是大顶堆堆顶元素。

代码(已AC)

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

public class Solution {
    int count = 0;
    PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
    PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(11 ,new Comparator<Integer>() {
        @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
            return o2.compareTo(o1);
        }
    });

    public void Insert(Integer num) {
        if(count%2==0){
            minHeap.offer(num);
            maxHeap.offer(minHeap.poll());
        }else{
            maxHeap.offer(num);
            minHeap.offer(maxHeap.poll());
        }
        count++;
    }

    public Double GetMedian() {
        if(count %2 ==0) return (double) (minHeap.peek() + maxHeap.peek()) / 2;
        else return (double) maxHeap.peek();
    }


}
 
打赏
 本文转载自:网络 
所有权利归属于原作者,如文章来源标示错误或侵犯了您的权利请联系微信13520258486
更多>最近资讯中心
更多>最新资讯中心
更多>相关资讯中心
0相关评论

推荐图文
推荐资讯中心
点击排行
最新信息
新手指南
采购商服务
供应商服务
交易安全
关注我们
手机网站:
新浪微博:
微信关注:

13520258486

周一至周五 9:00-18:00
(其他时间联系在线客服)

24小时在线客服