【Leetcode刷题Python】295. 数据流的中位数

简介: 本文介绍了一种使用Python实现的数据结构,用以支持数据流中添加整数并返回当前所有元素的中位数,通过排序列表来计算中位数。

1 题目

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?

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/find-median-from-data-stream
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

2 解析

使用列表即可实现,求中位数,对列表排序后处理即可

3 python实现

class MedianFinder:

    def __init__(self):
        self.nums = []

    def addNum(self, num: int) -> None:
        self.nums.append(num)

    def findMedian(self) -> float:
        n = len(self.nums)
        self.nums.sort()
        return (self.nums[n // 2] + self.nums[(n - 1) // 2]) / 2
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