leetcode 資料流的中位數

中位數是有序列表中間的數。如果列表長度是偶數，中位數則是中間兩個數的平均值。

例如，[2,3,4] 的中位數是 3

[2,3] 的中位數是 (2 + 3) / 2 = 2.5

設計乙個支援以下兩種操作的資料結構：

示例：

addnum(1)

addnum(2)
findmedian() -> 1.5
addnum(3) 
findmedian() -> 2

如果資料流中所有整數都在 0 到 100 範圍內，你將如何優化你的演算法？

如果資料流中 99% 的整數都在 0 到 100 範圍內，你將如何優化你的演算法？

如果把乙個陣列公升序排列之後，我們把這個從中間分成長度差不大於1的兩部分，元素小的記作陣列1，元素大的記作陣列2

如果兩個子陣列等長，那麼中位數就是陣列1的最大值和陣列2的最小值的加和/2。可以理解成中位數左邊和右邊摳出同樣數量的元素。

如果子陣列不等長，那麼中位數就是兩個字陣列中較長的哪乙個元素的最大/最小值。

有了上述的推斷，我們就可以通過兩個堆來實現了，乙個最小堆模擬上述中的陣列1，最大堆模擬上述中的陣列2，需要維護二者長度差值不大於1。

class medianfinder 

public void addnum(int num) else
if(maxqueue.size()==minqueue.size()+2)
if(minqueue.size()==maxqueue.size()+2)
}public double findmedian() elseelse }}
}

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leetcode 中位數是有序列表中間的數。如果列表長度是偶數，中位數則是中間兩個數的平均值。例如，2,3,4 的中位數是 3 2,3 的中位數是 2 3 2 2.5 由於陣列是動態的，不斷會有新的資料加入，如果每次都進行重新排序會很麻煩，考慮能維持有序的結構，平衡的二叉搜尋樹 左節點的值 根節點 ...

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