标签：empty 数据流 shu 设计 ant push 奇数 联系 led
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。
例如，
[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]
限制：
最多会对 addNum、findMedian 进行 50000 次调用。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/shu-ju-liu-zhong-de-zhong-wei-shu-lcof
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创建一个大顶堆和小顶堆，把数据分为两半，小顶堆存大的那一半，大顶堆存小的那一半。
代码：
class MedianFinder { public: /** initialize your data structure here. */ priority_queue<int,vector<int>,less<int>> p;//大 priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> q;//小 MedianFinder() { } void addNum(int num) { if(p.size() > q.size()) { while(p.size() > q.size() && p.top() > num) { q.push(p.top()); p.pop(); } if(p.size() > q.size()) q.push(num); else p.push(num); } else { if(!q.empty() && num > q.top()) { p.push(q.top()); q.pop(); q.push(num); } else p.push(num); } } double findMedian() { if(p.size() > q.size()) return p.top(); else return (p.top() + q.top()) / 2.0; } }; /** * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such: * MedianFinder* obj = new MedianFinder(); * obj->addNum(num); * double param_2 = obj->findMedian(); */
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原文地址：https://www.cnblogs.com/8023spz/p/13781147.html
