[LeetCode Hot 100] LeetCode295. 数据流的中位数

题目描述

思路：一个大根堆+一个小根堆+保持数量

• 一个大根堆用来记录数轴左边的数值
• 一个小根堆用来记录数轴右边的数值
• 大根堆的容量要么等于小根堆的容量(此时是偶数个有序整数列表)，要么大根堆的容量比小根堆的容量大1(此时是奇数个有序整数列表)
• 如果数量不符合上述条件，则将超过容量的那个堆的堆顶元素插入到另一个堆中
• 求中位数
  • 如果是偶数个容量：则分别取两个堆的堆顶元素，再除以2.0。
  • 如果是奇数个容量：则去大顶堆的堆顶元素即可。

方法一：

class MedianFinder {
    // 大根堆
    PriorityQueue<Integer> heap_down = new PriorityQueue<>((e1, e2) -> e2 - e1);
    // 小根堆
    PriorityQueue<Integer> heap_up = new PriorityQueue<>();

    public MedianFinder() {

    }
    
    public void addNum(int num) {
        if (heap_down.isEmpty() || num < heap_down.peek()) {
            heap_down.add(num);
            if (heap_down.size() > heap_up.size() + 1) {
                heap_up.add(heap_down.remove());
            }
        } else {
            heap_up.add(num);
            if (heap_up.size() > heap_down.size()) {
                heap_down.add(heap_up.remove());
            }
        }
    }
    
    public double findMedian() {
        int size = heap_down.size() + heap_up.size();
        if (size % 2 == 0) {
            return (heap_down.peek() + heap_up.peek()) / 2.0;
        } else {
            return heap_down.peek();
        }
    }
}

/**
 * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
 * MedianFinder obj = new MedianFinder();
 * obj.addNum(num);
 * double param_2 = obj.findMedian();
 */