数据流中的中位数

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。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

Java中实现了PriorityQueue,是一个堆,默认会按照自然顺序进行升序维护堆。
所以可以利用它创建两个堆:大顶堆和小顶推。大顶堆的所有元素都要比小顶堆的元素小:

大顶堆 < 小顶堆

所以我们从数据流中读取数据的时候,首先要往大顶堆中插入数据,然后再往小顶堆中插入数据。再以后的数据插入过程中,奇数个数,往大顶堆中插入,偶数个数,往下顶堆中插入,保证两个堆中的数量差不大于1。
但是,在插入数据的时候,需要判断:

  • 个数为奇数时,应该往大顶堆插入,需要判断要插入的数据,是否大于小顶堆的堆顶元素,说明小堆顶的对顶元素应该出队,入队大顶堆中,而要插入的数据实际应该入队小顶堆;
  • 个数为偶数时,应该往小顶堆插入数据,需要判断,要插入的数据,是否小于大顶堆的堆顶元素,说明大堆顶的元素要出队,入队小顶堆中,而要插入的数据实际应该入队大顶堆;

维护好了两个堆,取中位数就很简单了,如果个数是偶数,则取两个堆顶元素的平均值即可;如果为奇数,直接取大顶堆的堆顶元素即可

算法

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
public class Solution {
    PriorityQueue<Integer> minQueue = new PriorityQueue<Integer>();
    PriorityQueue<Integer> maxQueue = new PriorityQueue<Integer>(11, new Comparator<Integer>() {
        @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
            return o2.compareTo(o1);
        }
    });
    int count = 0;
    public void Insert(Integer num) {
        count++;
        if((count&1) != 0) {
            if(!minQueue.isEmpty() && minQueue.peek() < num) {
                minQueue.offer(num);
                num = minQueue.poll();
            }
            maxQueue.offer(num);
        } else {
            if(!maxQueue.isEmpty() && num < maxQueue.peek()){
                maxQueue.offer(num);
                num = maxQueue.poll();
            }
            minQueue.offer(num);
        }
    }

    public Double GetMedian() {
        if(minQueue.isEmpty() && maxQueue.isEmpty()) {
            return 0d;
        }
        double result;
        if((count&1) == 0) {
            result =  (minQueue.peek() + maxQueue.peek()) /2.0;
        } else {
            result = maxQueue.peek();
        }
        return result;
    }


}
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