leetcode【高级】数据流的中位数 Java

题干

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

进阶:

如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？
如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？

想法

通过优先队列构造最大堆最小堆
用最大堆放小的那部分数
最小堆放大的那部分数

插入：
插入到最大堆，再将最大堆的最小值更新到最小堆
最小堆反之

看代码即可

代码

class MedianFinder {
     

    /** initialize your data structure here. */
    PriorityQueue<Integer> maxHeap,minHeap;
    public MedianFinder() {
     
        maxHeap=new PriorityQueue<>();
        minHeap=new PriorityQueue<>();
    }
    
    public void addNum(int num) {
     
        maxHeap.add(num);
        minHeap.add(-maxHeap.poll()); //将maxheap堆的最小值的负数加入到minHeap堆中
        if(maxHeap.size()<minHeap.size())
            maxHeap.add(-minHeap.poll()); //将minheap堆的最小值的负数(即最大值）加入到maxHeap堆中
    }
    
    public double findMedian() {
     
        return maxHeap.size()>minHeap.size() ? (double)maxHeap.peek() : ((double)(maxHeap.peek()-minHeap.peek())/2);
    }
};

这个写的也不错

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