LeetCode----剑指offer----数据流中的中位数

题目：
[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 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]

思路：
建立一个 小顶堆 A （堆顶是最小值）和 大顶堆 B （堆顶是最大值），各保存列表的一半元素，
随后，中位数可仅根据 A, B 的堆顶元素计算得到（堆自动排序）。

class MedianFinder {
    Queue<Integer> A, B;
    /** initialize your data structure here. */
    public MedianFinder(){
        A = new PriorityQueue<>(); // 小堆顶
        B = new PriorityQueue<>((x,y) -> (y - x)); // 大堆顶
    }
    
    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; 
    }
}

get！

标签：offer,addNum,中位数,----,num,findMedian,null,LeetCode,size
来源： https://blog.csdn.net/qq_39230153/article/details/121597597