如何得到乙個資料流中的中位數？如果從資料流中讀出奇數個數值，那麼中位數就是所有數值排序之後位於中間的數值。如果從資料流中讀出偶數個數值，那麼中位數就是所有數值排序之後中間兩個數的平均值。我們使用insert()方法讀取資料流，使用getmedian()方法獲取當前讀取資料的中位數。
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如題，中位數是指將一組數排序後處於中間位置的數
因此，我們首先能想到的是排序的做法，然而，這種做法的複雜度較高，為此，這裡介紹一種複雜度較低的解法。
中位數左邊的數都比中位數小，中位數右邊的數都比中位數大，我們引入兩個堆，中位數左邊的數用最大堆儲存，中位數右邊的數用最小堆儲存
【注意，為了保證找到中位數，兩個堆中的元素個數相差不能超過1】
操作方法為：
即：中位數右邊的最小值比中位數左邊的最大值還要大(這也正是我們所期望的）
考慮到實現堆的不便性，我們呼叫庫函式來解決我們的問題，放了方便理解，這裡交代幾個函式先：
以上函式中引數less表示最大堆，greater表示最小堆
class
solution
min.
push_back
(num)
;push_heap
(min.
begin()
,min.
end(
),greater<
int>()
);}else
max.
push_back
(num)
;push_heap
(max.
begin()
,max.
end(
),less<
int>()
);}}
double
getmedian()
private
: vector <
int> min;
vector <
int> max;
};
資料流中的中位數
資料流中的中位數 如何得到乙個資料流中的中位數？如果從資料流中讀出奇數個數值，那麼中位數就是所有數值排序之後位於中間的數值。如果從資料流中讀出偶數個數值，那麼中位數就是所有數值排序之後中間兩個數的平均值。解題思路 維護乙個大堆和乙個小堆，大堆表示序列前一半數，小堆表示序列後一半數，保持兩個堆的元素個...
資料流中的中位數
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