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数据流中的中位数
题目形容
如何失去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两头的数值。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两头两个数的平均值。咱们应用 Insert() 办法读取数据流,应用 GetMedian() 办法获取以后读取数据的中位数。
题目链接 : 数据流中的中位数
代码
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.PriorityQueue;
/**
* 题目:数据流中的中位数
* 题目形容
* 如何失去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两头的数值。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两头两个数的平均值。咱们应用 Insert() 办法读取数据流,应用 GetMedian() 办法获取以后读取数据的中位数。* 题目链接:* https://www.nowcoder.com/practice/9be0172896bd43948f8a32fb954e1be1?tpId=13&&tqId=11216&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking
*/
public class Jz63 {
/* 大顶堆,存储左半边元素 */
private PriorityQueue<Integer> left;
/* 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<>();
/* 以后数据流读入的元素个数 */
private int N = 0;
public Jz63() {left = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1);
}
public void insert(Integer num) {
/* 插入要保障两个堆存于平状态 */
if (N % 2 == 0) {
/* N 为偶数的状况下插入到右半边。* 因为右半边元素都要大于左半边,然而新插入的元素不肯定比左半边元素来的大,* 因而须要先将元素插入左半边,而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(num);
right.add(left.poll());
} else {right.add(num);
left.add(right.poll());
}
N++;
}
public Double getMedian() {if (N % 2 == 0) {return (left.peek() + right.peek()) / 2.0;
} else {return (double) right.peek();}
}
public static void main(String[] args) {List<Integer> list1 = new ArrayList<>();
list1.add(2);
list1.add(1);
list1.add(5);
list1.add(11);
list1.add(4);
for (int n : list1) {System.out.print(n + " ");
}
System.out.println();
Collections.sort(list1);
for (int n : list1) {System.out.print(n + " ");
}
}
}
【每日寄语】不必艳羡他人,你的鸡腿姑娘早晚有一天会呈现!
正文完