数据流的中位数

本文探讨了如何在数据流中实时计算中位数的方法,采用双堆策略,一个最大堆存储较小的一半数据,一个最小堆存储较大的一半数据。通过堆的性质保持中位数的正确性,并给出了相应的源代码实现。

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数据流的中位数

如题所示:

如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值

思路

使用2个堆,每个堆保存一半的元素。最大堆保存较小一半的数,最小堆保存较大一半的数,使用一个变量判断当前读入元素的个数,根据元素个数的奇偶来求中位数

源代码如下:

class Solution {
   
public:
    void Insert(int num)
    {
   
        if(index % 2 == 0)
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