数据流中的中位数

数据流中的中位数

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题目描述

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。

解题思路：维护一个大堆和一个小堆，大堆表示序列前一半数，小堆表示序列后一半数，保持两个堆的元素个数之差小于等于1，也就是说大堆的元素个数比小堆多1个，或者两个堆相等。

#include<iostream>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include<functional>
using namespace std;

//在进行size减法的时候遇到了一个问题，就是得到的是无符号整数，不能进行判断大小的比较，比如
class Solution {
public:

	priority_queue<int, vector<int>, less<int>> p1;
	priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> p2;

	void Insert(int num)
	{
		if (p1.empty() || num <= p1.top())p1.push(num);
		else p2.push(num);
		//p1.size()调用的是priority_queue底层容器vector的size()函数，是无符号整形，
		//如果p1.size()<p2.size(),那么两者进行减法得到的数也是无符号的整数。所以不能用来判断是否大于等于2，
		//需要将其转换为有符号整数int类型才可以
        auto res = p1.size() - p2.size(); //无符号整数
		if ((int)(res) >= 2)    //如果不进行强制类型转换，则如果res在int下为负数的话，在无符号下可能标示为很大的数，那么判断结果也是true,显然不符合
		{
			p2.push(p1.top());
			p1.pop();
		}
		auto res2 = p1.size() - p2.size(); //无符号整数
		if ((int)(res2) == -1)
		{
			p1.push(p2.top());
			p2.pop();
		}

	}

	double GetMedian()
	{
		return p1.size() == p2.size() ? (p1.top() + p2.top()) / 2.0 : p1.top();

	}

};

int main()
{
	int data[] = { 5, 2, 3, 4, 1, 6, 7, 0, 8 };
	vector<int> vec(data,data+9);
	Solution s;
	for (int i = 0; i < 8; i++)
	{
		s.Insert(vec[i]);
		double x = s.GetMedian();
		cout << x << endl;

	}
	system("pause");
	return 0;

}