Python数据流中的中位数
构建一个最大堆和一个最小堆,分别存储比中位数小的数和大的数。当目前两堆总数为偶数的时候,把数字存入最大堆,然后重排最大堆,如果最大堆的堆顶数字大于最小堆堆顶数字,则把两个堆顶数字交换,重排两堆,此时两堆数字总数为奇数,直接输出最大堆堆顶数字即为中位数;如果当前两堆总数为技术的时候,把数字存入最小堆,重排最小堆,如果最大堆的堆顶数字大于最小堆堆顶数字,则把两个堆顶数字交换,重排两堆,此时两堆数字总数为偶数,取两堆堆顶数字做平均即为中位数。
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- 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。
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- # -*- coding:utf-8 -*-
- class Solution:
- def __init__(self):
- self.left = []
- self.right = []
- self.count = 0
- def Insert(self, num):
- if self.count & 1 == 0:
- self.left.append(num)
- else:
- self.right.append(num)
- self.count += 1
-
- def GetMedian(self, x):
- if self.count == 1:
- return self.left[0]
- self.MaxHeap(self.left)
- self.MinHeap(self.right)
- if self.left[0] > self.right[0]:
- self.left[0], self.right[0] = self.right[0], self.left[0]
- self.MaxHeap(self.left)
- self.MinHeap(self.right)
- if self.count & 1 == 0:
- return (self.left[0] + self.right[0])/2.0
- else:
- return self.left[0]
-
- def MaxHeap(self, alist):
- length = len(alist)
- if alist == None or length <= 0:
- return
- if length == 1:
- return alist
- for i in range(length//2-1, -1, -1):
- k = i; temp = alist[k]; heap = False
- while not heap and 2*k < length-1:
- index = 2*k+1
- if index < length - 1:
- if alist[index] < alist[index + 1]: index += 1
- if temp >= alist[index]: heap = True
- else:
- alist[k] = alist[index]
- k = index
- alist[k] = temp
-
- def MinHeap(self, alist):
- length = len(alist)
- if alist == None or length <= 0:
- return
- if length == 1:
- return alist
- for i in range(length//2-1, -1, -1):
- k = i; temp = alist[k]; heap = False
- while not heap and 2 * k < length - 1:
- index = 2 * k+1
- if index < length - 1:
- if alist[index] > alist[index + 1]: index += 1
- if temp <= alist[index]:
- heap = True
- else:
- alist[k] = alist[index]
- k = index
- alist[k] = temp
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