题目
- 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。
- 我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
思路
-
1、如果数据流中的数据个数为偶数,那么中位数可以用p1和p2表示,指向不同的但是相邻的中间数据
- p1指针之前的数据流中特点:p1数值为最大的值
- p2指针之前的数据流特点:p2数值为最小的值
- 不需要左右两个数据流是按照排序的,只需要知道左边数据流中的最大值、并且左边数据流中的数据值全部小于右边数据流中的所有值
-
2、如果数据流中的数据个数为奇数,那么中位数可以用p1和p2表示,指向数据流中间数据同一个数据,两个指针重合
- p1指针之前的数据流中特点:p1数值为最大的值
- p2指针之前的数据流特点:p2数值为最小的值
- 不需要左右两个数据流是按照排序的,只需要知道左边数据流中的最大值、并且左边数据流中的数据值全部小于右边数据流中的所有值
-
3、能够确定数据流中最大值、最小值的数据结构是最大堆和最小堆数据结构
-
最大堆和最小堆数据结构的特点:
- 堆顶的数据是最大、最小值
- 父节点的数值大于或者等于、小于或者等于子节点数值
- 并且数据之间没有顺序之分
-
4、怎么使用最大堆、最小堆数据结构解决本题目?
-
当数据流中数据个数为偶数,首先将新数据放入最小堆中
-
如果新数据的值小于最大堆的其中一些数值,那么将新数据值放入到最大堆中,并且将重新排好序的最大堆的堆顶数值写入到最小堆,然后最小堆排序,这样就保证最大堆数据值都小于最小堆的值
-
当数据流中数据个数为奇数,首先将新数据放入最大堆中
-
如果新数据的值大于最小堆其中一些数据值,那么将新数据值放入到最小堆中,并且将重新排好序的最小堆的最小数值写入到最大堆,然后最大堆排序,这样就保证最大堆数据值都小于最小堆的值
-
代码
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
public class Solution {
int count =0;
PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(15,new Comparator<Integer>(){
public int compare(Integer o1,Integer o2){
return o2.compareTo(o1);
}
});
public void Insert(Integer num) {
if(count%2==0){
//偶数时,将新数据放到最大堆,然后取出最大堆的最大值放到最小堆,这样可以免除可能出现新数据小于最大堆其中数据值的情况
//新数据就停留在最大堆中了
//奇数时候的情况类似
maxHeap.offer(num);
int topmaxHeap = maxHeap.poll();
minHeap.offer(topmaxHeap);
}else{
minHeap.offer(num);
int topminHeap = minHeap.poll();
maxHeap.offer(topminHeap);
}
count++;
}
public Double GetMedian() {
if(count%2==0){
return new Double((minHeap.peek()+maxHeap.peek())) /2;
}else
return new Double(minHeap.peek());
}
}