LeetCode295 資料流的中位數（C ）

題目描述

中位數是有序列表中間的數。如果列表長度是偶數，中位數則是中間兩個數的平均值。

例如，[2,3,4] 的中位數是 3

[2,3] 的中位數是 (2 + 3) / 2 = 2.5

設計乙個支援以下兩種操作的資料結構：

示例：

addnum(1)

addnum(2)
findmedian() -> 1.5
addnum(3) 
findmedian() -> 2

1.當最大堆與最小堆元素個數相同時，新元素小於最大堆，就push進最大堆，反之則入最小堆。

2.當最大堆比最小堆多乙個元素：

（1）如果新元素小於最大堆堆頂：經最大堆的堆頂push進入最小堆，將最大堆的堆頂移除，將新元素新增到最大堆。

（2）如果新元素大與最大堆堆頂，竟新元素直接push到最小堆。

3.當最大堆比最小堆少乙個元素：

（1）如果新元素小於最小堆的堆頂，將新元素直接push進入最大堆。

（2）如果新元素大與最小堆堆頂，將最小堆的堆頂push進入最大堆，將最小堆的堆頂一出，將新元素新增至最小堆。

4.最後獲取中位數。

（1）最大堆最小堆中的元素個數相同時，中位數是最大堆堆頂與最小堆堆頂的平均值。

（2）最大堆比最小堆多乙個元素時，中位數是最大堆的堆頂。

（3）最大堆比最小堆少乙個元素，中位數是最小堆堆頂。

下面是我的**，因為思路寫的已經很全所以麼有些注釋，其實就是按照思路一步一步走就可以了。

class medianfinder 

void addnum(int num) 
if(big_heap.size()==small_heap.size())else
}else if(big_heap.size()>small_heap.size())else
}else  if(big_heap.size()small_heap.size())else
}private:
priority_queue,less> big_heap;
priority_queue,greater> small_heap;
};/**
* your medianfinder object will be instantiated and called as such:
* medianfinder* obj = new medianfinder();
* obj->addnum(num);
* double param_2 = obj->findmedian();
*/

LeetCode 295 資料流的中位數

中位數是有序列表中間的數。如果列表長度是偶數，中位數則是中間兩個數的平均值。例如，2,3,4 的中位數是 3 2,3 的中位數是 2 3 2 2.5 設計乙個支援以下兩種操作的資料結構 示例 addnum 1 addnum 2 findmedian 1.5 addnum 3 findmedian 2...

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