Cracking the coding interview--Q20.9

题目

原文:

Numbers are randomly generated and passed to a method. Write a program to find and maintain the median value as new values are generated.

译文:

随机产生一些数据,并传递给一个方法,写一个程序找出并维护这些数的中位数。

解答

ctci解法:

一个解决的方法是使用两个优先堆:一个最大堆存储比中位数小一点的值,最小堆存储比中位数大的值,这样中位数就是最大堆的最大值;当一个新的的值到达时,如果它小于或等于中位值则放在堆的下面,否则放在堆的上面。这堆的大小是等于小于堆的额外大小。这样容易通过从一个堆到另一个堆上移元素来被存储。这样中位值是可以达到的更新时间为O(lgn)

代码如下:

private Comparator<Integer> maxHeapComparator, minHeapComparator;
private PriorityQueue<Integer> maxHeap, minHeap;
public void addNewNumber(int randomNumber) {
	if (maxHeap.size() == minHeap.size()) {
		if ((minHeap.peek() != null) &&randomNumber > minHeap.peek()) {
			maxHeap.offer(minHeap.poll());
			minHeap.offer(randomNumber);
		} else {
			maxHeap.offer(randomNumber);
		}
	}else {
		if(randomNumber < maxHeap.peek()){
			minHeap.offer(maxHeap.poll());
			maxHeap.offer(randomNumber);
		}else {
			minHeap.offer(randomNumber);
		}
	}
}
public static double getMedian() {
	if (maxHeap.isEmpty()) return minHeap.peek();
	else if (minHeap.isEmpty()) return maxHeap.peek();
	if (maxHeap.size() == minHeap.size()) {
		return (minHeap.peek() + maxHeap.peek()) / 2;
	} else if (maxHeap.size() > minHeap.size()) {
		return maxHeap.peek();
	} else {
		return minHeap.peek();
	}
}


---EOF---


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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