LeetCode 480. 滑动窗口中位数（大小堆升级版+set实现）

Michael阿明

发布于 2020-07-13 07:52:29

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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。

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

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());
            }
        }
    }
};