1. 题目描述
/**
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。
我们使用 Insert()方法读取数据流，使用 GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
*/
2. 思路
/** 最大堆和最小堆
* 每次插入小顶堆的是当前大顶堆中最大的数
* 每次插入大顶堆的是当前小顶堆中最小的数
* 这样保证小顶堆中的数永远大于等于大顶堆中的数（值）
* 中位数就可以方便地从两者的根结点中获取了
* 奇数的话 小根堆中的元素数 大于 大根堆中的元素数（数量）
*/
3. 代码
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;
public class Solution {
//小顶堆
private PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>();
//大顶堆
private PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o2 - o1;
}
});
//记录元素个数偶数个还是奇数个
int count = 0;
public void Insert(Integer num) {
/**个数为偶数的话，则先插入到大顶堆，然后将大顶堆中最大的数插入小顶堆中*/
//保证了先放入小根堆，在放入大根堆
if(count % 2 == 0){
maxHeap.offer(num);
int max = maxHeap.poll();
minHeap.offer(max);
}else{
/**个数为奇数的话，则先插入到小顶堆，然后将小顶堆中最小的数插入大顶堆中*/
minHeap.offer(num);
int min = minHeap.poll();
maxHeap.offer(min);
}
/**插入一个，数量增加一个*/
count++;
}
public Double GetMedian() {
if(count % 2 == 0){
/**当前为偶数个，则取小顶堆和大顶堆的堆顶元素求平均*/
return new Double(minHeap.peek() + maxHeap.peek())/2;
}else{
/**当前为奇数个，则直接从小顶堆中取元素即可*/
return new Double(minHeap.peek());
}
}
}