剑指Offer（六十三）：数据流中的中位数(Java版)

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。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。

数据范围：数据流中数个数满足  ，大小满足 

进阶： 空间复杂度  ， 时间复杂度 

示例1

输入[5,2,3,4,1,6,7,0,8]

返回值："5.00 3.50 3.00 3.50 3.00 3.50 4.00 3.50 4.00 "

说明：

数据流里面不断吐出的是5,2,3...,则得到的平均数分别为5,(5+2)/2,3...

示例2

输入：[1,1,1]

返回值："1.00 1.00 1.00 "

 第一种方法

定义两个变量，一个为list，存储所有数据，一个为总个数，代码如下

int count = 0;
List<Integer> list = new ArrayList<>();
public void firstInsert(Integer num) {
    list.add(num);
}

public Double firstGetMedian() {
    count++;
    if(count%2 != 0){
        return  list.get(count/2)*1.0;
    }else {
        Collections.sort(list);
        int i = count/2;
        return (list.get(i) + list.get(i-1))/2*1.0;
    }


}

第二种方法

采用两个堆来解决，大堆存较大数据，小堆存较小数据。

int count = 0;
PriorityQueue<Integer> max = new PriorityQueue<>((o1,o2) -> o2-o1);
PriorityQueue<Integer> min = new PriorityQueue<>();
public void secondInsert(Integer num) {
    count++;
    if(count % 2 != 0){
        max.add(num);
        min.add(max.poll());
    }else {
        min.add(num);
        max.add(min.poll());
    }
}


public Double secondGetMedian() {
    if(count%2 != 0){
        return new Double(min.peek());
    }else {
        return (min.peek() + max.peek())/2.0;
    }
}