中位數（ 優先佇列較優處理 ）

首先 ，不妨假設mid為最初的中位數，開乙個小根堆儲存 q1（<=mid）乙個大根堆儲存 q2（ >mid）當向堆中加入元素通過與mid比較

1 scanf("

%d",&a[i]);
2if(a[i]>mid) q2.push(a[i]);
3else q1.push(a[i]);

1

if(q1.size()>q2.size())6}
7else
if(q1.size()
12 }

1 #include2

#define ull unsigned long long
3#define ll long long
4const
int mod=1e9+7;5
const
int maxn=1e5+5;6
using
namespace
std;78
inta[maxn];
9 priority_queue,less >q1;
10 priority_queue,greater >q2;
1112
intmain()
1320
int mid=a[1
];21 printf("
%d\n
",mid);
22for(int i=3;i<=n;i+=2)23
27else
30if(a[i]>mid)
33else
36if(q1.size()>q2.size())41}
42else
if(q1.size()
48 printf("
%d\n
",mid);49}
50return0;
51 }

中位數 （優先佇列）

這種題型比較常見，所以總結下來為妙。一般暴力的方法是找到排乙個序，然後輸出中間點。然後正解的方法是優先佇列。乙個大根堆乙個小根堆，用於儲存中位數左邊的數和中位數右邊的數。然後每一次插入某個數的時候，可以插入到中間，然後判斷左右兩個堆的大小，保持均等即可。include include include...

動態求中位數 堆 優先佇列

堆是一種類似二叉樹的結構，分為小根堆和大根堆，小根堆是父節點的值比子節點小，大根堆是父節點的值比子節點大。堆是用陣列來實現的，0為根節點，每個結點的子節點下標為2 i 1和2 i 2 如果要保證堆的結構，需要 上浮 shift up 下沉 shift down 來維護，時間複雜度為log 有這樣一道...

資料流的中位數（優先佇列解決）

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...