【Leetcode】295. 数据流的中位数

题目描述

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。

题解

用大顶堆和小顶堆分别存储一般数据，大顶堆存较小一半数据，小顶堆存储较大一半数据。

如 maxHeap [3 2 1], minHeap [4 5 6]。这样可以通过堆顶直接拿到 / 计算得到中位数。

执行用时：123 ms, 在所有 Java 提交中击败了25.63%的用户

内存消耗：65.5 MB, 在所有 Java 提交中击败了32.55%的用户

通过测试用例：21 / 21

// maxHeap [3 2 1], minHeap [4 5 6]
class MedianFinder {
    Queue<Integer> minHeap;
    Queue<Integer> maxHeap;
    
    public MedianFinder() {
        minHeap = new PriorityQueue<>();
        maxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a);
    }
    
    public void addNum(int num) {
        if (maxHeap.size() == minHeap.size() + 1) {
            maxHeap.offer(num);
            minHeap.offer(maxHeap.remove());
        }
        else {
            minHeap.offer(num);
            maxHeap.offer(minHeap.remove());
        }
    }
    
    public double findMedian() {
        if (maxHeap.size() > minHeap.size()) {
            return maxHeap.peek();
        }
        else {
            return (maxHeap.peek() + minHeap.peek()) / 2.0;
        }
    }
}

/**
 * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
 * MedianFinder obj = new MedianFinder();
 * obj.addNum(num);
 * double param_2 = obj.findMedian();
 */