技巧一 - 固定堆這個(gè)技巧指的是固定堆的大小 k 不變，代碼上可通過每 pop 出去一個(gè)就 push 進(jìn)來一個(gè)來實(shí)現(xiàn)。而由于初始堆可能是0，我們剛開始需要一個(gè)一個(gè) push 進(jìn)堆以達(dá)到堆的大小為k，因此嚴(yán)格來說應(yīng)該是維持堆的大小不大于k。

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具體可以進(jìn)行如下操作:情況 1: 當(dāng)兩個(gè)堆的元素個(gè)數(shù)之和為偶數(shù)(例如一開始的時(shí)候)，為了讓最大堆中多 1 個(gè)元素， 采用這樣的流程:「最大堆 → 最小堆 → 最大堆」;情況 2: 當(dāng)兩個(gè)堆的元素個(gè)數(shù)之和為奇數(shù)，此時(shí)最小堆必須多 1個(gè)元素，這樣最大堆和最小堆的元素個(gè)數(shù)才相等， 采用這樣的流程:「最大堆 → 最小堆」 即可。import heapqclass MedianFinder:def __init__(self):self.count = 0self.max_heap = []self.min_heap = []def addNum(self, num: int) -> None:self.count += 1heapq.heappush(self.max_heap, (-num, num))_, max_heap_top = heapq.heappop(self.max_heap)heapq.heappush(self.min_heap, max_heap_top)if self.count & 1:min_heap_top = heapq.heappop(self.min_heap)heapq.heappush(self.max_heap, (-min_heap_top, min_heap_top))def findMedian(self) -> float:if self.count & 1:return self.max_heap[0][1]else:return (self.min_heap[0] + self.max_heap[0][1])/2# Your MedianFinder object will be instantiated and called as such: # obj = MedianFinder() # obj.addNum(num) # param_2 = obj.findMedian()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的76. Leetcode 295. 数据流的中位数 (堆-技巧一-固定堆)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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