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。
例如,
[2,3,4] 的中位数是 3
[2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5
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。
示例 1:
输入:
["MedianFinder","addNum","addNum","findMedian","addNum","findMedian"]
[[],[1],[2],[],[3],[]]
输出:[null,null,null,1.50000,null,2.00000]
示例 2:
输入:
["MedianFinder","addNum","findMedian","addNum","findMedian"]
[[],[2],[],[3],[]]
输出:[null,null,2.00000,null,2.50000]
限制:
最多会对 addNum、findMedian 进行 50000 次调用。
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/shu-ju-liu-zhong-de-zhong-wei-shu-lcof
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
创建一个大顶堆和小顶堆,把数据分为两半,小顶堆存大的那一半,大顶堆存小的那一半。
代码:
class MedianFinder { public: /** initialize your data structure here. */ priority_queue<int,vector<int>,less<int>> p;//大 priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> q;//小 MedianFinder() { } void addNum(int num) { if(p.size() > q.size()) { while(p.size() > q.size() && p.top() > num) { q.push(p.top()); p.pop(); } if(p.size() > q.size()) q.push(num); else p.push(num); } else { if(!q.empty() && num > q.top()) { p.push(q.top()); q.pop(); q.push(num); } else p.push(num); } } double findMedian() { if(p.size() > q.size()) return p.top(); else return (p.top() + q.top()) / 2.0; } }; /** * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such: * MedianFinder* obj = new MedianFinder(); * obj->addNum(num); * double param_2 = obj->findMedian(); */