算法通关村第十四关—数据流的中位数(黄金)

数据流中中位数的问题

LeetCode295,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 实现 MedianFinder 类: * MedianFinder() 初始化 MedianFinder 对象。 * void addNum(int num) 将数据流中的整数 num 添加到数据结构中。 * double findMedian() 返回到目前为止所有元素的中位数。与实际答案相差 10-5 以内的答案将被接受。 ![image.png](https://file.jishuzhan.net/article/1748246899825053698/b7bdb0c9db8eadfd7f4f97632e23e1a6.webp)  分析这是一道比较难的题目了,如果没专门学过,很难在面试时想到。  中位数的题,我们一般都可以用大顶堆+小顶堆来求解,下面我们通过直观的例子解释一下怎么做。 小顶堆(minHeap):存储所有元素中较大的一半,堆顶存储的是其中最小的数。 大顶堆(maxHeap):存储所有元素中较小的一半,堆顶存储的是其中最大的数。  相当于,把所有元素分成了大和小两半,而我们计算中位数,只需要大的那半的最小值和小的那半的最大值即可。比如,我们依次添加\[1,2,3,4,5\],砍成两半之后为\[1,2\]和\[3,4,5\],我们只要能快速的找到2和3即可。  下面看看使用两个堆它们是怎么变化的: 1.添加1,进入到minHeap中,中位数为1:![截屏2024-01-15 07.27.57.png](https://file.jishuzhan.net/article/1748246899825053698/d9317ef20bd61724017e5f71cd8c8b1f.webp) 2.添加2,它比minHeap堆顶元素1大,进入minHeap,同时,minHeap中元素超过了所有元素总和的一半,所以,要平衡一下,分一个给maxHeap,中位数为(1+2)/2.0=1.5:![截屏2024-01-15 07.28.05.png](https://file.jishuzhan.net/article/1748246899825053698/9a05ea8b3f7dd37e8efe4a4c79cea033.webp) 添加3,它比minHeap堆顶元素2大,进入minHeap,中位数为2:![截屏2024-01-15 07.28.13.png](https://file.jishuzhan.net/article/1748246899825053698/e049eab7e918a232a4c1b4b3200920ef.webp) 添加4,它比minHeap堆顶元素2大,进入minHeap,同时,minHeap中元素超过了所有元素总和的一半,所以,要平衡一下,分一个给maxHeap,中位数为(2+3)/2.0=2.5:![截屏2024-01-15 07.28.33.png](https://file.jishuzhan.net/article/1748246899825053698/6cf87860a33db4a588b929a896440e84.webp) 5.添加5,它比minHeap堆J顶元素3大,进入minHeap,中位数为3:![截屏2024-01-15 07.28.40.png](https://file.jishuzhan.net/article/1748246899825053698/9630c17c7f8188895dab7bc3f6bc94a0.webp)  Java中的堆(即优先级队列)是使用完全二叉树实现的,我们这里的图也是以完全二叉树为例。理解了上述的过程,看代码就比较简单了  代码如下 ```java class MedianFinder { PriorityQueue queleft; PriorityQueue queright; public MedianFinder() { queleft = new PriorityQueue((a, b) -> (b - a));//中位数左边是大顶堆 queright = new PriorityQueue();//中位数右边是小顶堆 } public void addNum(int num) { //添加元素 if(queleft.isEmpty() || num <= queleft.peek()){ queleft.offer(num); if(queleft.size() > queright.size() + 1){ //queleft最多比queright多一个元素 queright.offer(queleft.poll()); } } else{ queright.offer(num); if(queright.size() > queleft.size()){ queleft.offer(queright.poll()); } } } public double findMedian() { if(queleft.size() > queright.size()){//奇数情况 return 1.0 * queleft.peek(); } else return (queleft.peek() + queright.peek()) / 2.0; } } ```

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