qq_26521261的博客

double findMedian() 返回到目前为止所有元素的中位数。由于问题是要求中位数，也就是说我们可以快速的找到中位数【奇数情况】或者中位数两边【偶数情况】的数字就好了。// 返回 1.5 ((1 + 2) / 2)如果列表的大小是偶数，则没有中间值，中位数是两个中间值的平均值。void addNum(int num) 将数据流中的整数 num 添加到数据结构中。例如 arr = [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5。例如 arr = [2,3,4] 的中位数是 3。

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。进阶：你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的。输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2。），最后再遍历剩下的元组，一边遍历一遍进行判断出堆入堆。k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]输入: nums = [1], k = 1。遍历完成一遍之后，堆中剩下的有定都是容量前。

请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4。可以利用大根堆，首先将所有元素放入堆中，然后弹出堆顶元素。输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2。次，弹出之后，最后堆顶剩下的元素就是最大的了。，就可以得到逻辑意义上的大根堆了。里面的堆默认是小根堆，所以对于。大根堆：堆顶元素是堆中最大的。小根堆：堆顶元素是堆中最小的。