刷题77 数据流的中位数

中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数，则没有中间值，中位数是两个中间值的平均值。

• 例如 arr = [2,3,4] 的中位数是 3 。
• 例如 arr = [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 。

实现 MedianFinder 类:

• MedianFinder() 初始化 MedianFinder 对象。
• void addNum(int num) 将数据流中的整数 num 添加到数据结构中。
• double findMedian() 返回到目前为止所有元素的中位数。与实际答案相差 10-5 以内的答案将被接受。

示例 1：

输入
["MedianFinder", "addNum", "addNum", "findMedian", "addNum", "findMedian"]
[[], [1], [2], [], [3], []]
输出
[null, null, null, 1.5, null, 2.0]

解释
MedianFinder medianFinder = new MedianFinder();
medianFinder.addNum(1);    // arr = [1]
medianFinder.addNum(2);    // arr = [1, 2]
medianFinder.findMedian(); // 返回 1.5 ((1 + 2) / 2)
medianFinder.addNum(3);    // arr[1, 2, 3]
medianFinder.findMedian(); // return 2.0

提示:

• -105 <= num <= 105
• 在调用 findMedian 之前，数据结构中至少有一个元素
• 最多 5 * 104 次调用 addNum 和 findMedian

题解：

代码：

class MedianFinder {

    PriorityQueue<Integer>queMax;
    PriorityQueue<Integer>queMin;
    public MedianFinder() {
        queMax=new PriorityQueue<>((a,b)->(a-b));
        queMin=new PriorityQueue<>((a,b)->(b-a));
    }

    public void addNum(int num) {
        if(queMin.isEmpty()||num<=queMin.peek()){
            queMin.offer(num);
            if(queMax.size()+1<queMin.size()){
                queMax.offer(queMin.poll());
            }
        }else{
            queMax.offer(num);
            if(queMax.size()>queMin.size()){
                queMin.offer(queMax.poll());
            }
        }
    }

    public double findMedian() {
          if (queMin.size() > queMax.size()) {
            return queMin.peek();
        }
        return (queMin.peek() + queMax.peek()) / 2.0;


        }
    }

/**
 * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
 * MedianFinder obj = new MedianFinder();
 * obj.addNum(num);
 * double param_2 = obj.findMedian();
 */