剑指offer63
数据流中的中位数
题目描述
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。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
思路
先用java集合PriorityQueue来设置一个小顶堆和大顶堆
主要的思想是：因为要求的是中位数，那么这两个堆，大顶堆用来存较小的数，从大到小排列；
小顶堆存较大的数，从小到大的顺序排序，显然中位数就是大顶堆的根节点与小顶堆的根节点和的平均数。
⭐保证：小顶堆中的元素都大于等于大顶堆中的元素，所以每次塞值，并不是直接塞进去，而是从另一个堆中poll出一个最大（最小）的塞值
⭐当数目为偶数的时候，将这个值插入大顶堆中，再将大顶堆中根节点（即最大值）插入到小顶堆中；
⭐当数目为奇数的时候，将这个值插入小顶堆中，再将小顶堆中根节点（即最小值）插入到大顶堆中；
⭐取中位数的时候，如果当前个数为偶数，显然是取小顶堆和大顶堆根结点的平均值；如果当前个数为奇数，显然是取小顶堆的根节点
理解了上面所述的主体思想，下面举个例子辅助验证一下。
例如，传入的数据为：[5,2,3,4,1,6,7,0,8],那么按照要求，输出是”5.00 3.50 3.00 3.50 3.00 3.50 4.00 3.50 4.00 “
5是第一个，但是此时count为0，是偶数，注意是以count当前值为奇偶判断的
那么整个程序的执行流程应该是（用min表示小顶堆，max表示大顶堆）：
5先进入大顶堆，然后将大顶堆中最大值放入小顶堆中，此时min=[5],max=[无]，avg=[5.00]
2先进入小顶堆，然后将小顶堆中最小值放入大顶堆中，此时min=[5],max=[2],avg=[(5+2)/2]=[3.50]
3先进入大顶堆，然后将大顶堆中最大值放入小顶堆中，此时min=[3,5],max=[2],avg=[3.00]
4先进入小顶堆，然后将小顶堆中最小值放入大顶堆中，此时min=[4,5],max=[3,2],avg=[(4+3)/2]=[3.50]
1先进入大顶堆，然后将大顶堆中最大值放入小顶堆中，此时min=[3,4,5],max=[2,1]，avg=[3/00]
6先进入小顶堆，然后将小顶堆中最小值放入大顶堆中，此时min=[4,5,6],max=[3,2,1],avg=[(4+3)/2]=[3.50]
7先进入大顶堆，然后将大顶堆中最大值放入小顶堆中，此时min=[4,5,6,7],max=[3,2,1],avg=[4]=[4.00]
0先进入小顶堆，然后将小顶堆中最大值放入小顶堆中，此时min=[4,5,6,7],max=[3,2,1,0],avg=[(4+3)/2]=[3.50]
8先进入大顶堆，然后将大顶堆中最小值放入大顶堆中，此时min=[4,5,6,7,8],max=[3,2,1,0],avg=[4.00]
代码
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;
public class Solution {
//小顶堆
private PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>();
//大顶堆
private PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(15, new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o2 - o1;
}
});
//记录偶数个还是奇数个
int count = 0;
//每次插入小顶堆的是当前大顶堆中最大的数
//每次插入大顶堆的是当前小顶堆中最小的数
//这样保证小顶堆中的数永远大于等于大顶堆中的数
//中位数就可以方便地从两者的根结点中获取了
public void Insert(Integer num) {
//个数为偶数的话，则先插入到大顶堆，然后将大顶堆中最大的数插入小顶堆中
if(count % 2 == 0){
maxHeap.offer(num);
int max = maxHeap.poll();
minHeap.offer(max);
}else{
//个数为奇数的话，则先插入到小顶堆，然后将小顶堆中最小的数插入大顶堆中
minHeap.offer(num);
int min = minHeap.poll();
maxHeap.offer(min);
}
count++;
}
public Double GetMedian() {
//当前为偶数个，则取小顶堆和大顶堆的堆顶元素求平均
if(count % 2 == 0){
return new Double(minHeap.peek() + maxHeap.peek())/2;
}else{
//当前为奇数个，则直接从小顶堆中取元素即可
return new Double(minHeap.peek());
}
}
}
