前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >LeetCode 480. 滑动窗口中位数(大小堆升级版+set实现)

LeetCode 480. 滑动窗口中位数(大小堆升级版+set实现)

作者头像
Michael阿明
发布2020-07-13 15:52:29
4920
发布2020-07-13 15:52:29
举报
文章被收录于专栏:Michael阿明学习之路

1. 题目

中位数是有序序列最中间的那个数。 如果序列的大小是偶数,则没有最中间的数;此时中位数是最中间的两个数的平均数。

例如: [2,3,4],中位数是 3 [2,3],中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 给你一个数组 nums,有一个大小为 k 的窗口从最左端滑动到最右端。 窗口中有 k 个数,每次窗口向右移动 1 位。 你的任务是找出每次窗口移动后得到的新窗口中元素的中位数,并输出由它们组成的数组。

代码语言:javascript
复制
示例:
给出 nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7],以及 k = 3。

窗口位置                      中位数
---------------               -----
[1  3  -1] -3  5  3  6  7       1
 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7      -1
 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7      -1
 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7       3
 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7       5
 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]      6
 因此,返回该滑动窗口的中位数数组 [1,-1,-1,3,5,6]。

提示:
你可以假设 k 始终有效,即:k 始终小于输入的非空数组的元素个数。
与真实值误差在 10 ^ -5 以内的答案将被视作正确答案。

来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-median 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

2. 解题

参考大小堆的思想,一个堆最多比另一个堆最多多一个元素,不再多讲

  • 关键要实现从堆中删除窗口左端点,那么用 set 来当做堆就可以突破优先队列(堆)不能删除非堆顶元素
  • 本题:小堆size = 大堆size or 小堆size = 大堆size+1
  • k 为 奇数,直接返回小堆顶 set.begin()
  • k 为 偶数,返回两个堆顶的平均值
代码语言:javascript
复制
class Solution {	// C++
    multiset<int> minheap;//begin 是小的元素
    multiset<int,greater<int>> maxheap;//begin 是大的元素
public:
    vector<double> medianSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
    	// k = 1,直接返回数组
        if(k == 1) return vector<double>(nums.begin(), nums.end());
        int n = nums.size(), i = 0, j = 0, idx = 0;
        long a, b;//避免溢出 long
        vector<double> ans(n-k+1);
        for( ; j < k; ++j)
            maxheap_minheap_add(nums[j]);//先加入k个
        a = (*maxheap.begin()), b = (*minheap.begin());
        ans[idx++] = (k&1) ? b : (a+b)/2.0;//记录中位数
        for(i = 0 ; j < n; ++i,++j)
        {
            maxheap_minheap_del(nums[i]);//删除左端点
            maxheap_minheap_add(nums[j]);//加入右端点
            a = (*maxheap.begin()), b = (*minheap.begin());
            ans[idx++] = (k&1) ? b : (a+b)/2.0;//记录中位数
        }
        return ans;
    }

    void maxheap_minheap_add(int x)
    {
        if(minheap.empty())
            minheap.insert(x);
        else if(maxheap.size() == minheap.size())
        {
            if(x >= *maxheap.begin())
                minheap.insert(x);
            else
            {
                minheap.insert(*maxheap.begin());
                maxheap.erase(maxheap.begin());
                maxheap.insert(x);
            }
        }
        else if(maxheap.size() < minheap.size())
        {
            if(x <= *maxheap.begin())
                maxheap.insert(x);
            else
            {
                maxheap.insert(*minheap.begin());
                minheap.erase(minheap.begin());
                minheap.insert(x);
            }
        }
    }
    void maxheap_minheap_del(int x)
    {
        if(maxheap.size() < minheap.size())
        {
            auto it = minheap.find(x);
            if(it != minheap.end())
                minheap.erase(it);
            else
            {
                maxheap.erase(maxheap.find(x));
                maxheap.insert(*minheap.begin());
                minheap.erase(minheap.begin());
            }
        }
        else if(maxheap.size() == minheap.size())
        {
            auto it = maxheap.find(x);
            if(it != maxheap.end())
                maxheap.erase(it);
            else
            {
                minheap.erase(minheap.find(x));
                minheap.insert(*maxheap.begin());
                maxheap.erase(maxheap.begin());
            }
        }
    }
};

108 ms 18.9 MB

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2020/06/25 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 1. 题目
  • 2. 解题
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档