2019-11-02 12:07:41 +08:00
|
|
|
|
# 41.1 数据流中的中位数
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
[NowCoder](https://www.nowcoder.com/practice/9be0172896bd43948f8a32fb954e1be1?tpId=13&tqId=11216&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking&from=cyc_github)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 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。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 解题思路
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```java
|
|
|
|
|
|
/* 大顶堆，存储左半边元素 */
|
|
|
|
|
|
private PriorityQueue<Integer> left = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1);
|
|
|
|
|
|
/* 小顶堆，存储右半边元素，并且右半边元素都大于左半边 */
|
|
|
|
|
|
private PriorityQueue<Integer> right = new PriorityQueue<>();
|
|
|
|
|
|
/* 当前数据流读入的元素个数 */
|
|
|
|
|
|
private int N = 0;
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
public void Insert(Integer val) {
|
|
|
|
|
|
/* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */
|
|
|
|
|
|
if (N % 2 == 0) {
|
|
|
|
|
|
/* N 为偶数的情况下插入到右半边。
|
|
|
|
|
|
* 因为右半边元素都要大于左半边，但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大，
|
|
|
|
|
|
* 因此需要先将元素插入左半边，然后利用左半边为大顶堆的特点，取出堆顶元素即为最大元素，此时插入右半边 */
|
|
|
|
|
|
left.add(val);
|
|
|
|
|
|
right.add(left.poll());
|
|
|
|
|
|
} else {
|
|
|
|
|
|
right.add(val);
|
|
|
|
|
|
left.add(right.poll());
|
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
N++;
|
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
public Double GetMedian() {
|
|
|
|
|
|
if (N % 2 == 0)
|
|
|
|
|
|
return (left.peek() + right.peek()) / 2.0;
|
|
|
|
|
|
else
|
|
|
|
|
|
return (double) right.peek();
|
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
```
|
2019-11-02 14:39:13 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2019-11-02 17:33:10 +08:00
|
|
|
|
<div align="center"><img width="320px" src="https://cs-notes-1256109796.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/githubio/公众号二维码-2.png"></img></div>
|
