[程序员代码面试指南]9-输出数据流中位数(堆)

题意

随着数据流的读入,输出中位数,若当前度入数据有偶数个则取中间两个平均值。

题解

大根堆维护小的一半数,小根堆维护大的一半数。
插入时间复杂度O(logn),查找时间复杂度O(1)。

相关

Java中优先队列是用堆实现的。

todo

compare的返回值控制比较、排序还是搞不太懂==。

代码

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Scanner;

class MaxHeapComparator implements Comparator<Integer>{
	@Override
	public int compare(Integer num1,Integer num2) {
		return num2-num1;
	}
}

class MinHeapComparator implements Comparator<Integer>{
	@Override
	public int compare(Integer num1,Integer num2) {
		return num1-num2;
	}
}

class Median{
	PriorityQueue<Integer> maxHeap=new PriorityQueue<>(new MaxHeapComparator());
	PriorityQueue<Integer> minHeap=new PriorityQueue<>(new MinHeapComparator());
	public void add(int num) {
		if(maxHeap.isEmpty()||num<=maxHeap.peek()) {//
			maxHeap.add(num);
		}
		else {
			minHeap.add(num);
		}
		
		if(Math.abs(maxHeap.size()-minHeap.size())>1) {
			if(maxHeap.size()>minHeap.size()) {
				minHeap.add(maxHeap.poll());
			}
			else {
				maxHeap.add(minHeap.poll());
			}
		}
	}
	
	public Integer getMedian() {
		if(maxHeap.isEmpty()) {
			return null;
		}
		if(maxHeap.size()==minHeap.size()) {
			return (maxHeap.peek()+minHeap.peek())/2;
		}
		return maxHeap.size()>minHeap.size()?maxHeap.peek():minHeap.peek();
	}
}

public class Main {
	public static void main(String args[]) {
		Scanner in=new Scanner(System.in);
		Median median=new Median();
		while(in.hasNext()) {
			int num=in.nextInt();
			median.add(num);
			System.out.println(median.getMedian());
		}
	}
}

posted on 2019-06-15 00:01  coding_gaga  阅读(223)  评论(0编辑  收藏  举报

导航