LeetCode 295 数据流的中位数

中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是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。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-median-from-data-stream
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。

这题仍然使用大小堆完成，思路见下代码

/**
     * 思路：用一个最大堆和一个最小堆来保存数据，并且两堆的大小相差不能超过1
     * 加入元素时分两类情况：
     *      1、两堆大小相等：
     *          - 该元素大于等于最大堆堆顶：直接加入最小堆
     *          - 该元素小于最大堆堆顶：直接加入最大堆
     *      2、最大堆比最小堆大1：
     *          - 该元素大于等于最大堆堆顶：
     *              直接加入最小堆
     *          - 该元素小于最大堆堆顶：
     *              将最大堆堆顶元素弹入最小堆，再将其加入最大堆
     *      3、最小堆比最大堆大1：
     *          - 该元素大于等于最小堆堆顶：
     *              将最小堆堆顶元素弹入最大堆，再将其加入最小堆
     *          - 该元素小于最小堆堆顶：
     *              直接加入最大堆
     */
class MedianFinder {

    private PriorityQueue<Integer> minHeap;
    private PriorityQueue<Integer> maxHeap;

    /** initialize your data structure here. */
    public MedianFinder() {
        minHeap = new PriorityQueue<>();
        maxHeap = new PriorityQueue<>(11, new Comparator<Integer>() {
            public int compare(Integer i1, Integer i2) {
                return i2 - i1;
            }
        });
    }
    
    public void addNum(int num) {
        if (minHeap.isEmpty()) {
            minHeap.add(num);
        }
        else {
            if (minHeap.size() > maxHeap.size()) {
                if (num > minHeap.element()) {
                    int temp = minHeap.poll();
                    minHeap.add(num);
                    maxHeap.add(temp);
                }
                else {
                    maxHeap.add(num);
                }
            }
            else if (minHeap.size() < maxHeap.size()) {
                if (num > maxHeap.element()) {
                    minHeap.add(num);
                }
                else {
                    int temp = maxHeap.poll();
                    maxHeap.add(num);
                    minHeap.add(temp);
                }
            }
            else {
                if (num > maxHeap.element()) {
                    minHeap.add(num);
                }
                else {
                    maxHeap.add(num);
                }
            }
        }
    }
    
    public double findMedian() {
        if (minHeap.size() == maxHeap.size()) {
            return (double)(minHeap.element() + maxHeap.element()) / 2;
        }
        else {
            return minHeap.size() > maxHeap.size() ?
                    minHeap.element() : maxHeap.element();
        }
    }
}

LeetCode 295 数据流的中位数

原文：https://www.cnblogs.com/easternE/p/14616623.html