剑指 Offer 41. 数据流中的中位数

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
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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();
 */