【LeetCode】剑指 Offer 41. 数据流中的中位数 p214 -- Java Version
题目链接：https://leetcode.cn/problems/shu-ju-liu-zhong-de-zhong-wei-shu-lcof
1. 题目介绍（41. 数据流中的中位数）
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。
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。
【测试用例】：
示例 1：
输入：
[“MedianFinder”,“addNum”,“addNum”,“findMedian”,“addNum”,“findMedian”]
[[],[1],[2],[],[3],[]]
输出：[null,null,null,1.50000,null,2.00000]
示例 2：
输入：
[“MedianFinder”,“addNum”,“findMedian”,“addNum”,“findMedian”]
[[],[2],[],[3],[]]
输出：[null,null,2.00000,null,2.50000]
【条件约束】：
限制：
- 最多会对 addNum、findMedian 进行 50000 次调用。
【相关题目】：
注意：本题与主站 295. 数据流的中位数 题目相同。
2. 题解
2.1 最大堆和最小堆（原书题解） – O(logn)
时间复杂度O(logn)，空间复杂度O(n)
偶数情况：
【解题思路】：
该题的解法很多，可以通过数组、链表、二叉搜索树、AVL树、最大堆和最小堆来实现，目前最推荐的就是使用最大堆和最小堆来解决该问题。该题可以将整个数据容器分成两部分，左边部分的数据要比右边的数据小。我们可以用一个最大堆实现左边的数据容器，用一个最小堆实现右边的数据容器。
两个保证：
- 要保证数据平均分配到两个堆中，两个堆中数据的数目之差不能超过1;
- 要保证最小堆中的所有数据都要大于最大堆中的数据
……
【实现策略】：
- 使用优先队列
PriorityQueue实现最大堆和最小堆，优先队列的底层实现是一个最小堆，通过重写比较器的方法，可以将其改为大根堆；
更多内容可参考：堆的实现（Java）- 分配数据的插入位置，如果数据的总数目是
偶数，则把新数据插入到小根堆，否则则插入到大根堆；- 保证堆中数据正确，即小根堆中所有数据都要大于大根堆中的数据，因此就要进行判断，如果出现了要插入小根堆中的数据小于大根堆中的数据的情况，那么则将该数据插入到大根堆，并将大根堆的队首元素（最大值）弹出插入到小根堆中；
- 返回中点时进行判断，如果总数是偶数，则返回中点两数的平均值，如果是奇数，则返回小根堆的最小值。
……
【注意点】：
==运算符的优先级要大于&运算符：
因此，在判断总数目是偶数时要注意加上括号：((minHeap.size() + maxHeap.size()) & 1) == 0，挺麻烦的就是说，但如果你不加括号，就会出现下列问题：
更多内容可参考：Java运算符优先级
class MedianFinder {// 最小堆 PriorityQueue<Integer> minHeap;// 最大堆PriorityQueue<Integer> maxHeap;/** initialize your data structure here. */public MedianFinder() {minHeap = new PriorityQueue<>();maxHeap = new PriorityQueue<>((i1, i2) -> Integer.compare(i2, i1));}public void addNum(int num) {// 如果总数目是偶数，则将数据存到小根堆if (((minHeap.size() + maxHeap.size()) & 1) == 0){if (maxHeap.size() > 0 && num < maxHeap.peek()){maxHeap.offer(num);minHeap.offer(maxHeap.poll());}else minHeap.offer(num);} else{ // 否则存到大根堆if (minHeap.size() > 0 && minHeap.peek() < num){minHeap.offer(num); maxHeap.offer(minHeap.poll()); }else maxHeap.offer(num);}}public double findMedian() {// 总数是偶数，返回两数平均值if (((minHeap.size() + maxHeap.size()) & 1) == 0){return (double)(minHeap.peek() + maxHeap.peek())/2;}else{ // 奇数，返回小根堆return minHeap.peek();}}
}/*** Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:* MedianFinder obj = new MedianFinder();* obj.addNum(num);* double param_2 = obj.findMedian();*/
代码简化：
【简化思路】：
思路与上面差不多，只不过是简化省略了一些判断过程，直接将判断的过程扔给了堆，如：我要向大根堆插入一个数据，那么我就先要插入的数据扔到小根堆中，然后我把小根堆中最小的数插入大根堆，反之亦然，这样始终能保持小根堆存储较大一半、大根堆存储较小一半。
class MedianFinder {Queue<Integer> A, B;public MedianFinder() {A = new PriorityQueue<>(); // 小顶堆，保存较大的一半B = new PriorityQueue<>((x, y) -> (y - x)); // 大顶堆，保存较小的一半}public void addNum(int num) {if(A.size() != B.size()) {A.add(num);B.add(A.poll());} else {B.add(num);A.add(B.poll());}}public double findMedian() {return A.size() != B.size() ? A.peek() : (A.peek() + B.peek()) / 2.0;}
}
3. 参考资料
[1] 面试题41. 数据流中的中位数（优先队列 / 堆，清晰图解）