中位数是有序整数列表中的中间值。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。
- 例如
arr = [2,3,4]的中位数是3。- 例如
arr = [2,3]的中位数是(2 + 3) / 2 = 2.5。实现 MedianFinder 类:
MedianFinder()初始化MedianFinder对象。
void addNum(int num)将数据流中的整数num添加到数据结构中。
double findMedian()返回到目前为止所有元素的中位数。与实际答案相差10-5以内的答案将被接受。示例 1：
输入 ["MedianFinder", "addNum", "addNum", "findMedian", "addNum", "findMedian"] [[], [1], [2], [], [3], []] 输出 [null, null, null, 1.5, null, 2.0] 解释 MedianFinder medianFinder = new MedianFinder(); medianFinder.addNum(1); // arr = [1] medianFinder.addNum(2); // arr = [1, 2] medianFinder.findMedian(); // 返回 1.5 ((1 + 2) / 2) medianFinder.addNum(3); // arr[1, 2, 3] medianFinder.findMedian(); // return 2.0提示:
-105 <= num <= 105- 在调用
findMedian之前，数据结构中至少有一个元素- 最多
5 * 104次调用addNum和findMedian
根据课程思路写的例题，使用两个堆计算中位数。
大顶堆放小数，小顶堆放大数，两个堆似于沙漏形状，在中间两个堆顶的部分找中位数。
class MedianFinder {
public:
int cnt = 0;
priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > small;
priority_queue<int, vector<int>, less<int> > big;
MedianFinder() {
}
void addNum(int num) {
cnt++;
if (big.size() == 0 || small.size() == 0) {
if (big.size() == 0) small.push(num);
else big.push(num);
}
else {
if (num > big.top()) small.push(num);
else big.push(num);
}
int a = big.size() - small.size();
if (abs(a) > 1) {
if (big.size() > small.size()) {
small.push(big.top());
big.pop();
}
else {
big.push(small.top());
small.pop();
}
}
}
double findMedian() {
double res;
if (cnt % 2 == 1) res = big.size() > small.size() ? big.top() : small.top();
else res = 0.5*(big.top() + small.top());
return res;
}
};