leetcode295.数据流的中位数

ゞ正在缓冲99%…2025-04-07 4:04

思路源于

【大厂程序员带你刷力扣】【LeetCode 295】数据流的中位数｜大根堆｜小根堆

创建大根堆和小根堆，保证大根堆和小根堆的数量差异在1之内并且大根堆的最大值总是不超过小根堆的最小值（大根堆的所有元素都小于等于小根堆的所有元素，这样就将所有的元素一分为2了），这样中位数就只与大根堆的最大值和小根堆的最小值有关

添加元素时先扔到大根堆，如果大根堆的最大大于小根堆的最小，那么把这个最大送给小根堆，之后如果大根堆的元素比小根堆多2那么就将小根堆的元素送给大根堆，反之同理

返回元素时如果大根堆比小根堆多1说明总体是奇数只需返回大根堆的最大值，小根堆多1那结果就是小根堆的最小值，二者相等则取两者平均值

java 复制代码

class MedianFinder {

    private PriorityQueue<Integer> maxHeap;
    private PriorityQueue<Integer> minHeap;

    public MedianFinder() {
        maxHeap = new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder());
        minHeap = new PriorityQueue<>();
    }

    public void addNum(int num) {
        maxHeap.add(num);
        if (!maxHeap.isEmpty() && !minHeap.isEmpty() && maxHeap.peek() > minHeap.peek()) {
            minHeap.add(maxHeap.poll());
        }
        if (maxHeap.size() == minHeap.size() + 2) {
            minHeap.add(maxHeap.poll());
        }
        if (maxHeap.size() == minHeap.size() - 2) {
            maxHeap.add(minHeap.poll());
        }
    }

    public double findMedian() {
        if(maxHeap.size()==minHeap.size()+1)
            return maxHeap.peek();
        else if(maxHeap.size()==minHeap.size()-1)
            return minHeap.peek();
        else
            return (maxHeap.peek() + minHeap.peek()) / 2.0;
    }
}