CS-Notes/notes/41.1 数据流中的中位数.md
2019-11-02 17:33:10 +08:00

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Java
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# 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();
}
```
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