Trouver la médiane à partir du flux de données
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Trouver la médiane à partir du flux de données ».
1. Apprendre
Le problème « Trouver la médiane à partir du flux de données » est un défi clé dans la section Tas/File d'attente prioritaire.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau dur dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour Rechercher la médiane à partir du flux de données.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Rechercher la médiane à partir du flux de données.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
La médiane est la valeur médiane dans une liste d’entiers ordonnés. Si la taille de la liste est paire, il n’y a pas de valeur médiane et la médiane est la moyenne des deux valeurs médianes.
Implémentez la classe MedianFinder :
- MedianFinder() Initialise l'objet MedianFinder.
- addNum(num: int) Ajoute le nombre entier du flux de données à la structure de données.
- findMedian() -> float Renvoie la médiane de tous les éléments jusqu'à présent.
L'entrée est une liste d'opérations et d'arguments. Implémentez une fonction medianFinder(operations: list, arguments: list) -> list qui renvoie une liste de résultats (Aucun pour constructeur/addNum, float pour findMedian).
- •-10^5 <= num <= 10^5
- •There will be at least one element in the data structure before calling findMedian
- •At most 5 * 10^4 calls will be made to addNum and findMedian
Exemples
operations = ["MedianFinder", "addNum", "addNum", "findMedian", "addNum", "findMedian"], arguments = [[], [1], [2], [], [3], []]
[None, None, None, 1.5, None, 2.0]
Initialize. Add 1, 2. Median is 1.5. Add 3. Median is 2.0.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
import heapq
class MedianFinderOpt:
def __init__(self):
self.small, self.large = [], []
def addNum(self, num):
heapq.heappush(self.small, -1 * num)
if self.small and self.large and (-1 * self.small[0]) > self.large[0]:
val = -1 * heapq.heappop(self.small)
heapq.heappush(self.large, val)
if len(self.small) > len(self.large) + 1:
val = -1 * heapq.heappop(self.small)
heapq.heappush(self.large, val)
if len(self.large) > len(self.small) + 1:
val = heapq.heappop(self.large)
heapq.heappush(self.small, -1 * val)
def findMedian(self):
if len(self.small) > len(self.large): return -1 * self.small[0]
if len(self.large) > len(self.small): return self.large[0]
return (-1 * self.small[0] + self.large[0]) / 2Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
class MedianFinderBrute:
def __init__(self):
self.nums = []
def addNum(self, num):
self.nums.append(num)
def findMedian(self):
self.nums.sort()
n = len(self.nums)
if n % 2: return self.nums[n//2]
return (self.nums[n//2-1] + self.nums[n//2]) / 2Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Heap / Priority Queue data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de tas/file d’attente prioritaire s’appliquent.
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