随机产生数字并传递给一个方法。你能否完成这个方法，在每次产生新值时，寻找当前所有值的中间值（中位数）并保存。 力扣原文
中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是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：
addNum(1)
addNum(2)
findMedian() -> 1.5
addNum(3)
findMedian() -> 2
解题： 双堆记录
class Heap {
constructor(cmp,max) {
const defaultCmp = (a, b) => a > b;
this.list = [];
//默认大顶堆
this.cmp = cmp || defaultCmp;
this.max=max||null
}
size() {
return this.list.length;
}
top() {
return this.list.length === 0 ? null : this.list[0];
}
push(val) {
this.list.push(val);
if(this.size()>1){
this.bubbleUp(this.size() - 1);
}
if( this.max!==null&&this.size()> this.max)this.pop()
}
pop() {
if (!this.size()) {
return null;
} else if (this.size() === 1) {
return this.list.pop();
}
const top = this.list[0];
this.list[0] = this.list.pop();
this.bubbleDown(0);
return top;
}
//向上调整
bubbleUp(idx) {
while (idx) {
let parentIdx = (idx-1)>>1;
if (this.cmp(this.list[parentIdx],this.list[idx] )) {
this.swap(idx, parentIdx);
idx = parentIdx;
} else {
break;
}
}
}
//向下调整
bubbleDown() {
let cur = 0,leftIdx=1,rightIdx=2,size=this.size()
while(
( leftIdx<size&&this.cmp(this.list[cur],this.list[leftIdx]))||
( rightIdx<size&&this.cmp(this.list[cur],this.list[rightIdx]))
){
if(rightIdx<size&&this.cmp(this.list[leftIdx],this.list[rightIdx])){
this.swap(rightIdx,cur)
cur=rightIdx
}else{
this.swap(leftIdx,cur)
cur=leftIdx
}
leftIdx=cur*2+1,rightIdx=cur*2+2
}
}
// 交换
swap(i, j) {
[this.list[i], this.list[j]] = [this.list[j], this.list[i]];
}
}
function comp(a,b){
return a<b
}
var MedianFinder = function() {
this.maxHeap=new Heap((a,b)=>a<b)
this.minHeap=new Heap((a,b)=>a>b)
};
MedianFinder.prototype.addNum = function(num) {
if(this.maxHeap.size()===0||num<=this.maxHeap.top()){
this.maxHeap.push(num)
if(this.maxHeap.size()>this.minHeap.size()+1){
this.minHeap.push(this.maxHeap.pop())
}
}else{
this.minHeap.push(num)
if(this.minHeap.size()>this.maxHeap.size()){
this.maxHeap.push(this.minHeap.pop())
}
}
};
MedianFinder.prototype.findMedian = function() {
let len=this.maxHeap.size()+this.minHeap.size()
if(len%2===1){
return this.maxHeap.top()
}else{
return (this.minHeap.top()+this.maxHeap.top())/2
}
};
