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  • [剑指offer] 41. 数据流中的中位数 (大小堆,优先队列)

    对于海量数据与数据流,用最大堆,最小堆来管理。

    class Solution {
    public:
        /*
        * 1.定义一个规则:保证左边(大顶堆)和右边(小顶堆)个数相差不大于1,且大顶堆的数值都小于等于小顶堆的数 * 
          2.大小堆顶可以用优先序列实现
            插入规则:
            当插入数值小于左边的堆顶时候,就插入左边,否则插入右边堆。(注意初始为空时,插入不能比较)
            调整使得满足个数差<=1:
            正常时是只有两种情况:p=q或者p=q+1,由于每插一个值就会考虑调整,那么边界情况就是p=q+2或者p+1=q 
              p=q+2时,弹出左边大顶堆p的堆顶,并将其插入到q
              p+1=q时,弹出右边小顶堆q的堆顶,并将其插入到p
        * 3. 如果是奇数:中位数mid=左边的堆顶,因为先插入到左边,再插入到右边;为奇数时,中位数就是两个堆顶的平均值. 
        */
        priority_queue <int, vector<int>,less<int> > p; //大顶堆p,注意最后两个>>不能连写,否则是右移运算
        priority_queue <int,vector<int>,greater<int> > q;//小顶堆q
        
        void Insert(int num)
        {
            if(p.empty()||num<p.top())
                p.push(num);//队列push,vector是push_back()
            else
                q.push(num);
            if(p.size()==q.size()+2)
                q.push(p.top()),p.pop();//队列,pop()是删除第一个元素,但没有返回值
            if(p.size()+1==q.size())
                p.push(q.top()),q.pop();
        }
    
        double GetMedian()
        { 
            return p.size()==q.size() ? (p.top()+q.top())/2.0 : p.top();//除以2.0返回double
        }
    
    };
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/nicetoseeyou/p/10669714.html
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