【LeetCode】数据流中的中位数 Java 题解

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发布于: 2 小时前

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。

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]
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。

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思路分析

今天的每日一题是设计类题目，考察的是我们对各种数据结构的熟悉程度。
本题考察的是中位数的计算。朴素解法就是将所有数据排序，然后在计算中位数。
由于中位数只跟数组中间的一个或者两个元素有关，因此，我们可以将数组拆分成两部分，分别存储最值。
在 Java 中，一般采用 PriorityQueue 这种数据结构，获取单一最值。PriorityQueue 默认是小顶堆，获取堆顶元素的时间复杂度是 O(1)。
在 Java 中，我们使用自定义排序，可以将 PriorityQueue 改成大顶堆。

通过代码

class MedianFinder {
    Queue<Integer> minQueue, maxQueue;
    /** initialize your data structure here. */    public MedianFinder() {        minQueue = new PriorityQueue<>();        maxQueue = new PriorityQueue<>((x, y) -> (y - x));    }        public void addNum(int num) {        if (minQueue.size() != maxQueue.size()) {            minQueue.add(num);            maxQueue.add(minQueue.poll());        } else {            maxQueue.add(num);            minQueue.add(maxQueue.poll());        }    }        public double findMedian() {        return minQueue.size() != maxQueue.size() ? minQueue.peek() : (minQueue.peek() + maxQueue.peek()) / 2.0;    }}
/** * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such: * MedianFinder obj = new MedianFinder(); * obj.addNum(num); * double param_2 = obj.findMedian(); */

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总结

今天的每日一题比较难，需要认真分析，多练习，才能掌握好大顶堆，小顶堆的结合使用方式。
坚持算法每日一题，加油！

发布于: 2 小时前阅读数: 2

原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/78f11d1c1ba72d4a24b875551】。文章转载请联系作者。

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