[LC]データストリームから295検索の中央値

中央値は、順序付けられた整数リストの中央値です。リストのサイズが偶数の場合は、中間の値ではありません。だから、中央値は、2つの中間値の平均値です。

例えば、

[2,3,4]、中央値は、 3

[2,3]、中央値は、 (2 + 3) / 2 = 2.5

以下の2つの操作をサポートするデータ構造を設計します。

• 無効addNum（int型NUM） - データストリームからのデータ構造に整数値を追加します。
• ダブルfindMedian（） - 戻り、これまでのすべての要素の中央値。

 

例：

addNum（1）
addNum（2）
findMedian（） - > 1.5 
addNum（3）
findMedian（） - > 2

クラスMedianFinder { 

    プライベート優先度つきキュー<整数> smallPq。
    プライベート優先度つきキュー<整数> largePq。
    / ** ここにあなたのデータ構造を初期化します。* / 
    パブリックMedianFinder（）{
         // smallPqがpeek（）の最大値を取得 
        smallPq = 新しい優先度つきキュー<>（（a、b）は- >（B - ））; 
        largePq = 新しい優先度つきキュー<> （）; 
    } 
    
    公共 ボイド addNum（INT NUM）{
         場合（smallPq.isEmpty（）|| NUM <= smallPq.peek（））{
            smallPq.offer（NUM）。
        } 他{ 
            largePq.offer（NUM）。
        } 
        
        であれば（smallPq.size（）> = largePq.size（）+ 2 ）{ 
            largePq.offer（smallPq.poll（））。
        } そう であれば（largePq.size（）> smallPq.size（））{ 
            smallPq.offer（largePq.poll（））。
        } 
    } 
    
    公共 ダブルfindMedian（）{
         場合（smallPq.size（）== largePq.size（））{
             リターン（smallPq.peek（）+ largePq.peek（））/ 2.0 。
        } 他{
             リターン（ダブル）（smallPq.peek（））。
        } 
    } 
} 

/ ** 
 *あなたのMedianFinderオブジェクトインスタンス化し、そのように呼ばれます：
 * MedianFinder OBJ =新しいMedianFinder（）; 
 * obj.addNum（NUM）; 
 *ダブルPARAM_2 = obj.findMedian（）; 
 * /