剑指Offer题解（九）堆与优先队列

    #include
    #include    // std::greater
    
    using namespace std;
    
    #pragma region 数据流中的中位数  priority_queue 最大堆 最小堆
    //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。
    
    #pragma endregion
    
    class Solution {
    public:
    	priority_queue<int, vector<int>, less<int> > qLess;// 大根堆 存小数
    	priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > qGreater; //小根堆 存大数
    
    	void Insert(int num)
    	{
    		if (qLess.empty() || num < qLess.top())
    			qLess.push(num);
    		else
    			qGreater.push(num);
    		if (qLess.size() == qGreater.size() + 2)
    			qGreater.push(qLess.top()), qLess.pop();
    		if (qLess.size() + 1 == qGreater.size())
    			qLess.push(qGreater.top()), qGreater.pop();
    	}
    
    	double GetMedian()
    	{
    		return qLess.size() == qGreater.size() ? (qLess.top() + qGreater.top()) / 2.0 : qLess.top();
    	}
    
    };
    
    
    
    #pragma region 最小的K个数
    //输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4,。
    
    #pragma endregion
    
    #include
    
    class Solution {
    public:
    	vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) {
    		vector<int> retVec;
    		if (input.size() < 1 || input.size() < k)
    			return retVec;
    		multiset<int, greater<int>> RBTree;
    		for (vector<int>::iterator iter = input.begin(); iter != input.end(); iter++)
    		{
    			if (RBTree.size() < k)
    				RBTree.insert(*iter);
    			else
    			{
    				if (*(RBTree.begin()) >*iter)
    				{
    					RBTree.erase(RBTree.begin());
    					RBTree.insert(*iter);
    				}
    			}
    		}
    		multiset<int, greater<int>>::iterator msiter;
    		for (msiter = RBTree.begin(); msiter != RBTree.end(); msiter++)
    		{
    			retVec.push_back(*msiter);
    		}
    		return retVec;
    	}
    };