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数据流的中位数

题目​

中位数是有序整数列表中的中间值. 如果列表的大小是偶数, 则没有中间值, 中位数是两个中间值的平均值.

  • 例如 arr = [2,3,4] 的中位数是 3.
  • 例如 arr = [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5.

实现 MedianFinder 类:

  • MedianFinder() 初始化 MedianFinder 对象.
  • void addNum(int num) 将数据流中的整数 num 添加到数据结构中.
  • double findMedian() 返回到目前为止所有元素的中位数. 与实际答案相差 10⁻⁵ 以内的答案将被接受.
提示:
  • -10⁵ <= num <= 10⁵
  • 在调用 findMedian 之前, 数据结构中至少有一个元素
  • 最多 5 * 10⁴ 次调用 addNum 和 findMedian
示例
输入
["MedianFinder", "addNum", "addNum", "findMedian", "addNum", "findMedian"]
[[], [1], [2], [], [3], []]

输出
[null, null, null, 1.5, null, 2.0]

解释
MedianFinder medianFinder = new MedianFinder();
medianFinder.addNum(1);    // arr = [1]
medianFinder.addNum(2);    // arr = [1, 2]
medianFinder.findMedian(); // 返回 1.5 ((1 + 2) / 2)
medianFinder.addNum(3);    // arr[1, 2, 3]
medianFinder.findMedian(); // return 2.0

题解​

var MedianFinder = function () {
  this.left = new MaxPriorityQueue()
  this.right = new MinPriorityQueue()
}

/**
 * @param {number} num
 * @return {void}
 */
MedianFinder.prototype.addNum = function (num) {
  if (this.left.size() === this.right.size()) {
    this.right.enqueue(num)
    this.left.enqueue(this.right.dequeue().element)
  } else {
    this.left.enqueue(num)
    this.right.enqueue(this.left.dequeue().element)
  }
}

/**
 * @return {number}
 */
MedianFinder.prototype.findMedian = function () {
  if (this.left.size() > this.right.size()) {
    return this.left.front().element
  }
  return (this.left.front().element + this.right.front().element) / 2
}

/**
 * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
 * var obj = new MedianFinder()
 * obj.addNum(num)
 * var param_2 = obj.findMedian()
 */