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【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!

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还未添加个人签名 2019.09.29 加入

LeetCode,略懂后端的RD

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