leetcode
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
由於陣列是動態的，不斷會有新的資料加入，如果每次都進行重新排序會很麻煩，考慮能維持有序的結構，平衡的二叉搜尋樹：左節點的值《根節點《右節點， 根節點為中位數
平衡二叉搜尋樹的實現較為複雜，可以考慮轉換成更容易的頂堆
平衡二叉搜尋樹的左子樹均小於根節點，右子樹均大於根節點，可以考慮將左子樹構造乙個大頂堆，右子樹構造小頂堆，同時滿足大頂堆的最大值小於小頂堆的最小值
最大堆儲存n+1/n個元素，最小堆儲存n個元素
每當有新的資料流入，先將其新增到最大堆，然後取出最大堆的堆頂元素，新增到最小堆，如果現在所有元素個數為奇數個，為保持最大堆個數大於最小堆，取出最小堆的堆頂元素加入最大堆，反之不做任何操作
import heapq
class
medianfinder
:def
__init__
(self)
:"""
initialize your data structure here.
"""self.count =
0 self.minh =
self.maxh =
defaddnum
(self, num:
int)
->
none
: self.count +=
1-num)
-max_top)
if self.count &1:
-min_top)
deffindmedian
(self)
->
float
:if self.count&1:
return
-self.maxh[0]
else
:return
(self.minh[0]
-self.maxh[0]
)/2
leetcode 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...
每日leetcode 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 void addnum int num 從資料流中新增乙個整數到資料結構中。double findmedian 返...
資料流的中位數
如何得到乙個資料流中的中位數？如果從資料流中讀出奇數個數值，那麼中位數就是所有數值排序之後位於中間的數值。如果從資料流中讀出偶數個數值，那麼中位數就是所有數值排序之後中間兩個數的平均值。我們使用insert 方法讀取資料流，使用getmedian 方法獲取當前讀取資料的中位數。coding utf ...