【Java】 剑指offer(41) 数据流中的中位数

本文参考自《剑指offer》一书,代码采用Java语言。

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题目 

  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。

思路

  所谓数据流,就是不会一次性读入所有数据,只能一个一个读取,每一步都要求能计算中位数。

  将读入的数据分为两部分,一部分数字小,另一部分大。小的一部分采用大顶堆存放,大的一部分采用小顶堆存放。当总个数为偶数时,使两个堆的数目相同,则中位数=大顶堆的最大数字与小顶堆的最小数字的平均值;而总个数为奇数时,使小顶堆的个数比大顶堆多一,则中位数=小顶堆的最小数字。

  因此,插入的步骤如下:

  1.若已读取的个数为偶数(包括0)时,两个堆的数目已经相同,将新读取的数插入到小顶堆中,从而实现小顶堆的个数多一。但是,如果新读取的数字比大顶堆中最大的数字还小,就不能直接插入到小顶堆中了 ,此时必须将新数字插入到大顶堆中,而将大顶堆中的最大数字插入到小顶堆中,从而实现小顶堆的个数多一。

  2若已读取的个数为奇数时,小顶堆的个数多一,所以要将新读取数字插入到大顶堆中,此时方法与上面类似。

 

测试算例 

  1.功能测试(读入奇/偶数个数字)

  2.边界值测试(读入0个、1个、2个数字)

Java代码

//题目: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。

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;

public class StreamMedian {
    PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>(); //小顶堆,默认容量为11
    PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(11,new Comparator<Integer>(){ //大顶堆,容量11
        public int compare(Integer i1,Integer i2){
            return i2-i1;
        }
    });
    public void Insert(Integer num) {
        if(((minHeap.size()+maxHeap.size())&1)==0){//偶数时,下个数字加入小顶堆
            if(!maxHeap.isEmpty() && maxHeap.peek()>num){
                maxHeap.offer(num);
                num=maxHeap.poll();
            }
            minHeap.offer(num);
        }else{//奇数时,下一个数字放入大顶堆
            if(!minHeap.isEmpty() && minHeap.peek()<num){
                minHeap.offer(num);
                num=minHeap.poll();
            }
            maxHeap.offer(num);
        }
    }

    public Double GetMedian() {
        if((minHeap.size()+maxHeap.size())==0)
            throw new RuntimeException();
        double median;
        if((minHeap.size()+maxHeap.size()&1)==0){
            median=(maxHeap.peek()+minHeap.peek())/2.0;
        }else{
            median=minHeap.peek();
        }
        return median;
    }
}

  

收获

  1.最大最小堆可以用PriorityQueue实现,PriorityQueue默认是一个小顶堆,通过传入自定义的Comparator函数可以实现大顶堆:

    PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(11,new Comparator<Integer>(){ //大顶堆,容量11
        @Override
    	public int compare(Integer i1,Integer i2){
            return i2-i1; //降序排列
        }
    });

  PriorityQueue的常用方法有:poll(),offer(Object),size(),peek()等。

  2.平均值应该定义为double,且(a+b)/2.0 。

  3.往最大堆中插入数据时间复杂度是O(logn),获取最大数的时间复杂度是O(1)。

  4.这道题关键在于分成两个平均分配的部分,奇偶时分别插入到最大最小堆中,利用最大最小堆性质的插入方法要掌握。

 

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posted @ 2018-11-12 10:41  华仔要长胖  阅读(3750)  评论(0编辑  收藏  举报