题目：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。
练习地址
https://www.nowcoder.com/practice/9be0172896bd43948f8a32fb954e1be1
https://leetcode-cn.com/problems/shu-ju-liu-zhong-de-zhong-wei-shu-lcof/
参考答案
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;
public class Solution {
private PriorityQueue<Integer> mMinQueue = new PriorityQueue<>();
private PriorityQueue<Integer> mMaxQueue = new PriorityQueue<>(11, new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer i1, Integer i2) {
if (i1 < i2) {
return 1;
} else if (i1 > i2) {
return -1;
} else {
return 0;
}
}
});
public void Insert(Integer num) {
if (((mMinQueue.size() + mMaxQueue.size()) & 1) == 0) {
if (!mMaxQueue.isEmpty() && num < mMaxQueue.peek()) {
mMaxQueue.add(num);
num = mMaxQueue.poll();
}
mMinQueue.add(num);
} else {
if (!mMinQueue.isEmpty() && num > mMinQueue.peek()) {
mMinQueue.add(num);
num = mMinQueue.poll();
}
mMaxQueue.add(num);
}
}
public Double GetMedian() {
int size = mMinQueue.size() + mMaxQueue.size();
if (size == 0) {
return 0.0;
}
if ((size & 1) == 1) {
return (double) mMinQueue.peek();
} else {
return (mMinQueue.peek() + mMaxQueue.peek()) / 2.0;
}
}
}
复杂度分析
- 插入的时间复杂度：O(logn)。
- 插入的空间复杂度：O(1)。
- 得到中位数的时间复杂度：O(1)。
- 得到中位数的空间复杂度：O(1)。
