[剑指offer-JZ63]数据流中的中位数

题目描述

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。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
**解法一：**利用优先队列（堆）保存数据流中的数,时间复杂度O(logn)

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;
public class Solution {
     
    int count=0;
    //创建优先队列，默认小顶堆，存放数据流中的大数据
    PriorityQueue<Integer>  minHeap=new PriorityQueue<Integer>();
    PriorityQueue<Integer>  maxHeap=new PriorityQueue<Integer>(new Comparator<Integer>(){
     
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
     
            return o2 - o1;
        }
});
    public void Insert(Integer num) {
     
         //当count为偶数时，往大顶堆中加入元素，同时将大顶堆中的最大值取出放入小顶堆，保证小顶堆的数始终大于大顶堆
        if(count%2==0){
     
            maxHeap.offer(num);
            //poll：将首个元素从队列中弹出，如果队列是空的，就返回null
            int max=maxHeap.poll();
            minHeap.offer(max);
        }else {
     
            //当count为奇数时，往小顶堆中加入元素，同时将小顶堆中的最小值取出放入大顶堆
            minHeap.offer(num);
            int min=minHeap.poll();
            maxHeap.offer(min);
        }
        count++;
    }
    public Double GetMedian() {
     
        if(count%2==0){
     
            return  (minHeap.peek()+maxHeap.peek())/2.0;
            //peek：查看首个元素，不会移除首个元素，如果队列是空的就返回null
        }
         else {
     
             return (new Double(minHeap.peek()));
         }
    }
}

解法二：利用list存储插入的数据，边插入边进行排序。时间O(n)

import java.util.ArrayList;
public class Solution {
     
ArrayList<Integer>  list=new ArrayList<Integer>();
    public void Insert(Integer num) {
     
      if(list.size()==0) list.add(num);
      else{
     
          int i=0;
          for(;i<list.size();i++){
     
              if(list.get(i)>num){
     //加入的过程中进行排序，升序
                  break;
              }
          }
          list.add(i,num);//把num放在下标为i的位置
      }
    }
    public Double GetMedian(){
     
        int len=list.size();
        if(len%2==0) return (list.get(len/2)+list.get(len/2-1))/2.0;
        else return (list.get(len/2))/1.0;
    }
}