剑指offer 面试题. 数据流中的中位数
题目描述
解答:
这题没做过,用一个最大堆和一个最小堆来夹逼中位数,记录一下这个方法。
限制条件有两个:
1.最大堆的数都比最小堆小,这一点可以通过二者的top来限制(即限制最大堆的top小于最小堆的top)。
2.最小堆的size要么等于最大堆的size,要么比最大堆的size大1。这是什么意思呢,举个栗子:
最大堆:1,2,3,4
最小堆:6,7,8,9(当然这里不符合堆的性质,只是举例其中含有的数字)
那么此时二者size相同,中位数就是最小堆的top。
如果最小堆多一个10,即此时最小堆为:6,7,8,9,10
那么中位数就恰好是最大堆的top和最小堆的top的平均数。
另外一点就是priority_queue默认是最大堆,greater<int>是最小堆,less<Int>是最大堆,下次记住吧。。。。
代码:
class Solution {
public:
priority_queue<int,vector<int>,less<int>> heap_le;
priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> heap_ri;
void Insert(int num)
{
if(heap_le.empty() or heap_le.top()>=num){
heap_le.push(num);
}
else{
heap_ri.push(num);
}
while(not heap_le.empty() and not heap_ri.empty() and heap_le.top()>heap_ri.top()){//保持性质1
heap_ri.push(heap_le.top());
heap_le.pop();
}
while(heap_le.size()>heap_ri.size()){//保持性质2
heap_ri.push(heap_le.top());
heap_le.pop();
}
while(heap_le.size()<heap_ri.size()-){//保持性质2
heap_le.push(heap_ri.top());
heap_ri.pop();
}
} double GetMedian()
{
return (heap_le.size()+heap_ri.size())%?heap_ri.top()*1.0:(heap_le.top()+heap_ri.top())/2.0;
}
};
2020-02-14 15:14:57
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