数字是不断进入数组的,在每次添加一个新的数进入数组的同时返回当前新数组的中位数。
说明
中位数的定义:
- 这里的中位数不等同于数学定义里的中位数。
- 中位数是排序后数组的中间值,如果有数组中有n个数,则中位数为A[(n−1)/2]。
- 比如:数组A=[1,2,3]的中位数是2,数组A=[1,19]的中位数是1。
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样例1
输入: [1,2,3,4,5]
输出: [1,1,2,2,3]
样例说明:
[1] 和 [1,2] 的中位数是 1.
[1,2,3] 和 [1,2,3,4] 的中位数是 2.
[1,2,3,4,5] 的中位数是 3.
样例2
输入: [4,5,1,3,2,6,0]
输出: [4,4,4,3,3,3,3]
样例说明:
[4], [4,5] 和 [4,5,1] 的中位数是 4.
[4,5,1,3], [4,5,1,3,2], [4,5,1,3,2,6] 和 [4,5,1,3,2,6,0] 的中位数是 3.
题解
用 maxheap 保存左半部分的数,用 minheap 保存右半部分的数。 把所有的数一左一右的加入到每个部分。左边部分最大的数就一直都是 median。 这个过程中,可能会出现左边部分并不完全都 <= 右边部分的情况。这种情况发生的时候,交换左边最大和右边最小的数即可。
public class Solution {
/**
* @param nums: A list of integers.
* @return: the median of numbers
*/
private PriorityQueue<Integer> maxHeap, minHeap;
private int numOfElements = 0;
public int[] medianII(int[] nums) {
// write your code here
Comparator<Integer> revCmp = new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer left, Integer right) {
return right.compareTo(left);
}
};
int cnt = nums.length;
maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(cnt, revCmp);
minHeap = new PriorityQueue<Integer>(cnt);
int[] ans = new int[cnt];
for (int i = 0; i < cnt; ++i) {
addNumber(nums[i]);
ans[i] = getMedian();
}
return ans;
}
void addNumber(int value) {
maxHeap.add(value);
if (numOfElements%2 == 0) {
if (minHeap.isEmpty()) {
numOfElements++;
return;
}
else if (maxHeap.peek() > minHeap.peek()) {
Integer maxHeapRoot = maxHeap.poll();
Integer minHeapRoot = minHeap.poll();
maxHeap.add(minHeapRoot);
minHeap.add(maxHeapRoot);
}
}
else {
minHeap.add(maxHeap.poll());
}
numOfElements++;
}
int getMedian() {
return maxHeap.peek();
}
}
更多题解参考:九章官网Solution