leetcode 295. 数据流的中位数_中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数,中位数则是中间两个数的平均值。-优快云博客

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本文介绍了一种高效计算数据流中位数的方法，通过维护两个堆（一个大顶堆和一个小顶堆），确保能够快速获取中位数，并支持动态添加新数据。

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中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。

例如，

[2,3,4] 的中位数是 3

[2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5

设计一个支持以下两种操作的数据结构：

void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。
double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。
示例：

addNum(1)
addNum(2)
findMedian() -> 1.5
addNum(3)
findMedian() -> 2

使用一个大顶堆一个小顶堆，大顶堆中最大的数小于等于小顶堆中最小的数，每次插入时比较：
如果当前num比小顶堆中最小的堆顶元素大，那么把num插入小顶堆，反之则把num插入大顶堆;
并在每次插入后检查两个堆的size之差>1时，将元素多的堆顶元素移到元素少的堆中去，保证两个堆元素个数平衡。

class MedianFinder {

    Queue<Integer> queue1;
    Queue<Integer> queue2;
    /** initialize your data structure here. */
    public MedianFinder() {
        queue1 = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o1-o2;
            }

        });
        queue2 = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2-o1;
            }

        });
    }

    public void addNum(int num) {
            if(queue1.isEmpty()){
                queue1.offer(num);
            }else if(num>=queue1.peek()){//q1的都比q2大
                queue1.offer(num);
                if(queue1.size()>queue2.size()+1){
                    queue2.offer(queue1.poll());
                }
            }else{
                queue2.offer(num);
                if(queue2.size()>queue1.size()+1){
                    queue1.offer(queue2.poll());
                }
            }

    }

    public double findMedian() {
        if(queue1.size()>queue2.size()){
            return queue1.peek();
        }else if(queue1.size()<queue2.size()){
            return queue2.peek();
        }
        return (double)(queue1.peek()+queue2.peek())/2;
    }
}

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