C++ 数据流中的中位数

本文主要是介绍C++ 数据流中的中位数，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

    //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。
    //    数据范围：数据流中数个数满足1-1000，大小满足1-1000
    //    进阶： 空间复杂度O(n)， 时间复杂度O(nlogn)

    //插入法
    vector<int> buff;
    void Insert(int num) 
    {
        if (buff.empty()) 
        {
            buff.push_back(num);
        }
        else 
        {
            auto it = lower_bound(buff.begin(), buff.end(), num);
            buff.insert(it, num);
        }
    }
    double GetMedian() 
    {
        double result = 0.0;
        int length = buff.size();
        if ((length & 1) == 0)
        {
            result = (double)(buff[length / 2] + buff[length / 2 - 1]) / 2;
        }
        else
        {
            result = ((double)buff[length / 2]);
        }
        return result;
    }

    //双重优先队列法
    priority_queue<int> lpq;
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> rpq;
    void Insert(int num)
    {
        lpq.emplace(num);
        rpq.emplace(lpq.top());
        lpq.pop();
        if (lpq.size() < rpq.size())
        {
            lpq.emplace(rpq.top());
            rpq.pop();
        }
    }
    double GetMedian()
    {
        double result = 0.0;
        int lsz = lpq.size();
        int rsz = rpq.size();
        if (lsz != rsz)
        {
            result = lpq.top();
        }
        else
        {
            result = (double)(lpq.top() + rpq.top()) / 2.0;
        }
        return result;
    }

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