标签:number typename 一个 大于 size dia gre ble 分析
// 面试题41:数据流中的中位数 // 题目: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。 #include <cstdio> #include <algorithm> #include <vector> #include <functional> using namespace std; template<typename T> class DynamicArray { public: void Insert(T num) //插入读取值到最大/最小堆 { if (((min.size() + max.size()) & 1) == 0) //如果总个数为偶数, 则插入最小堆 { //如果此值小于最大堆中最大值, 则应属于最大堆 if (max.size() > 0 && num < max[0]) { max.push_back(num); //插入最大堆 push_heap(max.begin(), max.end(), less<T>()); //调整插入后的堆符合最大堆原则 num = max[0]; //选出最大堆中最大值 pop_heap(max.begin(), max.end(), less<T>()); //调整栈准备弹出最大值 max.pop_back(); //弹出最大值 } min.push_back(num); //插入最小堆 push_heap(min.begin(), min.end(), greater<T>()); //使得插入后的堆符合最小堆原则 } else //如果总个数为奇数, 则插入最大堆 { //如果此值大于最大堆中最小值, 则应属于最小堆 if (min.size() > 0 && num > min[0]) { min.push_back(num); //插入最小堆 push_heap(min.begin(), min.end(), greater<T>()); //调整插入后的堆符合最小堆原则 num = min[0]; //选出最小堆中最小值 pop_heap(min.begin(), min.end(), greater<T>()); //调整栈准备弹出最小值 min.pop_back(); //弹出最小值 } max.push_back(num); push_heap(max.begin(), max.end(), less<T>()); } } T GetMedian() //得到数据的中位数 { int size = min.size() + max.size(); if (size == 0) throw exception("No numbers are available"); T median = 0; if ((size & 1) == 1) //奇数, 则从最小堆中拿出最小值 median = min[0]; else median = (min[0] + max[0]) / 2; return median; } private: //[最大堆] < [最小堆] 最小堆中最小值大于最大堆中最大值 vector<T> min; //假设这是一个最小堆, 表示数据的右半段 vector<T> max; //同样假设这是最大堆, 表示数据的左半段 };
// ====================测试代码==================== void Test(const char* testName, DynamicArray<double>& numbers, double expected) { if (testName != nullptr) printf("%s begins: ", testName); if (abs(numbers.GetMedian() - expected) < 0.0000001) printf("Passed.\n"); else printf("FAILED.\n"); } int main(int argc, char* argv[]) { DynamicArray<double> numbers; printf("Test1 begins: "); try { numbers.GetMedian(); printf("FAILED.\n"); } catch (const exception&) { printf("Passed.\n"); } numbers.Insert(5); Test("Test2", numbers, 5); numbers.Insert(2); Test("Test3", numbers, 3.5); numbers.Insert(3); Test("Test4", numbers, 3); numbers.Insert(4); Test("Test6", numbers, 3.5); numbers.Insert(1); Test("Test5", numbers, 3); numbers.Insert(6); Test("Test7", numbers, 3.5); numbers.Insert(7); Test("Test8", numbers, 4); numbers.Insert(0); Test("Test9", numbers, 3.5); numbers.Insert(8); Test("Test10", numbers, 4); return 0; }
分析:分析多种算法的时间、空间复杂度。
标签:number typename 一个 大于 size dia gre ble 分析
原文地址:https://www.cnblogs.com/ZSY-blog/p/12631419.html