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。
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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！