剑指offer:数据流中的中位数(小顶堆+大顶堆)
时间:2019-09-14
本文章向大家介绍剑指offer:数据流中的中位数(小顶堆+大顶堆),主要包括剑指offer:数据流中的中位数(小顶堆+大顶堆)使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
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) * 中位数就可以方便地从两者的根结点中获取了 * 奇数的话 小根堆中的元素数 大于 大根堆中的元素数(数量) */
3. 代码
import java.util.PriorityQueue; import java.util.Comparator; public class Solution { //小顶堆 private PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>(); //大顶堆 private PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o2 - o1; } }); //记录元素个数偶数个还是奇数个 int count = 0; public void Insert(Integer num) { /**个数为偶数的话,则先插入到大顶堆,然后将大顶堆中最大的数插入小顶堆中*/ //保证了先放入小根堆,在放入大根堆 if(count % 2 == 0){ maxHeap.offer(num); int max = maxHeap.poll(); minHeap.offer(max); }else{ /**个数为奇数的话,则先插入到小顶堆,然后将小顶堆中最小的数插入大顶堆中*/ minHeap.offer(num); int min = minHeap.poll(); maxHeap.offer(min); } /**插入一个,数量增加一个*/ count++; } public Double GetMedian() { if(count % 2 == 0){ /**当前为偶数个,则取小顶堆和大顶堆的堆顶元素求平均*/ return new Double(minHeap.peek() + maxHeap.peek())/2; }else{ /**当前为奇数个,则直接从小顶堆中取元素即可*/ return new Double(minHeap.peek()); } } }
原文地址:https://www.cnblogs.com/haimishasha/p/11520748.html
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