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中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数#xff0c;则没有中间值#xff0c;中位数是两个中间值的平均值。
例如 arr [2,3,4] 的中位数是 3 。例如 arr [2,3] 的中位数是 (2 3) / 2 2.5 。
实现 MedianFinder 类: MedianFinder() 初始…题目
中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数则没有中间值中位数是两个中间值的平均值。
例如 arr [2,3,4] 的中位数是 3 。例如 arr [2,3] 的中位数是 (2 3) / 2 2.5 。
实现 MedianFinder 类: MedianFinder() 初始化 MedianFinder 对象。 void addNum(int num) 将数据流中的整数 num 添加到数据结构中。 double findMedian() 返回到目前为止所有元素的中位数。与实际答案相差 10-5 以内的答案将被接受。
思路 class MedianFinder {PriorityQueueInteger minHeap; // 小顶堆存储的是比较大的元素堆顶是其中的最小值PriorityQueueInteger maxHeap; // 大顶堆存储的是比较小的元素堆顶是其中的最大值public MedianFinder() {this.minHeap new PriorityQueue();this.maxHeap new PriorityQueue((a, b) - b - a);}public void addNum(int num) {// 第一个元素进minHeap// 小顶堆存储的是比较大的元素num比较大元素中最小的还大所以进入minHeapif (minHeap.isEmpty() || num minHeap.peek()) {minHeap.offer(num);// 如果minHeap比maxHeap多2个元素就平衡一下if (minHeap.size() - maxHeap.size() 1) maxHeap.offer(minHeap.poll());} else {maxHeap.offer(num);// 这样可以保证多的那个元素肯定在minHeapif (maxHeap.size() - minHeap.size() 0) {minHeap.offer(maxHeap.poll());}}}public double findMedian() {boolean flag minHeap.size() maxHeap.size(); // true表示总共奇数个数false表示偶数个数 if (flag)return minHeap.peek();elsereturn (maxHeap.peek() minHeap.peek()) / 2.0;}
}
