【map】【滑动窗口】【优先队列】LeetCode480滑动窗口中位数

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【map】【滑动窗口】【优先队列】LeetCode480滑动窗口中位数。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

作者推荐

动态规划 多源路径 字典树 LeetCode2977:转换字符串的最小成本

本文涉及的基础知识点

C++算法:滑动窗口总结
map 优先队列

题目

中位数是有序序列最中间的那个数。如果序列的长度是偶数,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,有一个长度为 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]。
参数
你可以假设 k 始终有效,即:k 始终小于等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。

map

map可以分成有序(单调)map和无序(哈希)map。还可分成单键map和多键map(允许重复的键)。本题用两个有序多键map。
令数据数量为n,无论n是奇数还是偶数,第二个map存放较大的n/2个数,第一个map存放余下的数。增加的时候,增加到任意一个map中,删除时那个map存在此数,就从那个map中删除。注意:如果两个map都有,则从任意一个map中删除。
需要确保两个map数量正确。如果第二个map的元素数量大于n/2,则将第二个map的数据移到第一个map;如果第二个map元素的数量小于n/2,则将第一个map的数据移动第二个map。
需要确保两个map有序 ,第一个map的元素小于等于第二个map的元素,即第一个map的最大值(*rbegin) 小于等于第二个map的最小值。如何删除rbegin ? std::prev(m_setMin.end()) 如果需要交换,说明max1 > min2 => max1不是第二个map的最小值,min2不是第一个map的最大值,所以可以先增加,再删除。

核心代码

class CMulMapMedian
{
public:
	void Add(int iNum)
	{
		m_setMax.insert(iNum);
		MakeValidSize();
		MakeSort();
	}
	void Del(int iNum)
	{
		if (m_setMax.count(iNum))
		{
			m_setMax.erase(m_setMax.find(iNum));
		}
		else
		{
			m_setMin.erase(m_setMin.find(iNum));
		}
		MakeValidSize();
		MakeSort();
	}
	double GetMedian()
	{
		if (m_setMin.size() == m_setMax.size())
		{
			return (*m_setMin.rbegin() + *m_setMax.begin()) / 2.0;
		}
		return *m_setMin.rbegin();
	}
protected:
	void MakeValidSize()
	{
		int iMaxSize = (m_setMin.size() + m_setMax.size()) / 2;
		while (m_setMax.size() < iMaxSize)
		{
			m_setMax.insert(*m_setMin.rbegin());
			m_setMin.erase(std::prev(m_setMin.end()));
		}
		while (m_setMax.size() > iMaxSize)
		{
			m_setMin.insert(*m_setMax.begin());
			m_setMax.erase(m_setMax.begin());
		}
	}
	void MakeSort()
	{
		if (m_setMax.empty())
		{
			return;
		}
		while (*m_setMin.rbegin() > *m_setMax.begin())
		{
			m_setMin.insert(*m_setMax.begin());
			m_setMax.insert(*m_setMin.rbegin());
			m_setMin.erase(std::prev(m_setMin.end()));
			m_setMax.erase(m_setMax.begin());			
		}
	}

	std::multiset<double> m_setMin, m_setMax;
};
class Solution {
public:
	vector<double> medianSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
		CMulMapMedian median;
		int i = 0;
		for (; i < k; i++)
		{
			median.Add(nums[i]);
		}
		vector<double> vRet;
		vRet.push_back(median.GetMedian());
		for (; i < nums.size(); i++)
		{
			median.Add(nums[i]);
			median.Del(nums[i - k]);
			vRet.push_back(median.GetMedian());
		}
		return vRet;
	}
};

测试用例

int main()
{
	vector<int> nums;
	int k;
	{
		Solution sln;
		nums = { 1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7 },k = 3;
		auto res = sln.medianSlidingWindow(nums, k);
		Assert(vector<double>{1, -1, -1, 3, 5, 6}, res);
	}
	

	
}

双优先队列(堆)+延长删除

优先队列无法删除指定元素,可以记录需要删除的元素,如果堆顶元素是需要删除的元素,则删除。

class CMedian
{
public:
	void AddNum(int iNum)
	{
		m_queTopMin.emplace(iNum);
		MakeNumValid();	
		MakeSmallBig();
	}
	void Remove(int iNum)
	{
		if (m_queTopMax.size() && (iNum <= m_queTopMax.top()))
		{
			m_setTopMaxDel.insert(iNum);
		}
		else
		{
			m_setTopMinDel.insert(iNum);
		}

		PopIsTopIsDel(m_queTopMin, m_setTopMinDel);
		PopIsTopIsDel(m_queTopMax, m_setTopMaxDel);
		MakeNumValid();
		MakeSmallBig();
	}
	double Median()
	{
		const int iMaxNum = m_queTopMin.size() - m_setTopMinDel.size();
		const int iMinNum = m_queTopMax.size() - m_setTopMaxDel.size();
		if (iMaxNum > iMinNum)
		{
			return m_queTopMin.top();
		}
		return ((double)m_queTopMin.top() + m_queTopMax.top())/2.0;
	}
	template<class T>
	void PopIsTopIsDel(T& que, std::unordered_multiset<int>& setTopMaxDel)
	{
		while (que.size() && (setTopMaxDel.count(que.top())))
		{
			setTopMaxDel.erase(setTopMaxDel.find(que.top()));
			que.pop();
		}
	}
	void MakeNumValid()
	{
		const int iMaxNum = m_queTopMin.size() - m_setTopMinDel.size();
		const int iMinNum = m_queTopMax.size() - m_setTopMaxDel.size();
		//确保两个队的数量
		if (iMaxNum > iMinNum + 1)
		{
			int tmp = m_queTopMin.top();
			m_queTopMin.pop();
			m_queTopMax.emplace(tmp);
			PopIsTopIsDel(m_queTopMin, m_setTopMinDel);
		}
		if (iMinNum > iMaxNum)
		{
			int tmp = m_queTopMax.top();
			m_queTopMax.pop();
			m_queTopMin.push(tmp);
			PopIsTopIsDel(m_queTopMax, m_setTopMaxDel);
		}
	}
	void MakeSmallBig()
	{
		if (m_queTopMin.empty() || m_queTopMax.empty())
		{
			return;
		}
		while (m_queTopMin.top() < m_queTopMax.top())
		{
			const int iOldTopMin = m_queTopMin.top();
			const int iOldTopMax = m_queTopMax.top();
			m_queTopMin.pop();
			m_queTopMax.pop();
			m_queTopMin.emplace(iOldTopMax);
			m_queTopMax.emplace(iOldTopMin);
			PopIsTopIsDel(m_queTopMin, m_setTopMinDel);
			PopIsTopIsDel(m_queTopMax, m_setTopMaxDel);
		}
	}
	std::priority_queue<int> m_queTopMax;
	std::priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> m_queTopMin;
	std::unordered_multiset<int> m_setTopMaxDel, m_setTopMinDel;
};

class Solution {
public:
vector medianSlidingWindow(vector& nums, int k) {
int i = 0;
CMedian hlp;
for (; i + 1 < k; i++)
{
hlp.AddNum(nums[i]);
}
vector vRet;
for (; i < nums.size(); i++)
{
hlp.AddNum(nums[i]);
if (i - k >= 0)
{
hlp.Remove(nums[i - k]);
}
vRet.emplace_back(hlp.Median());
}
return vRet;
}
};

【map】【滑动窗口】【优先队列】LeetCode480滑动窗口中位数,# 算法题,算法,leetcode,c++,map,滑动窗口,优先队列,中位数

扩展阅读

视频课程

有效学习:明确的目标 及时的反馈 拉伸区(难度合适),可以先学简单的课程,请移步CSDN学院,听白银讲师(也就是鄙人)的讲解。
https://edu.csdn.net/course/detail/38771

如何你想快

速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
https://edu.csdn.net/lecturer/6176

相关下载

想高屋建瓴的学习算法,请下载《喜缺全书算法册》doc版
https://download.csdn.net/download/he_zhidan/88348653

我想对大家说的话
闻缺陷则喜是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。
子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法C++ 实现。

【map】【滑动窗口】【优先队列】LeetCode480滑动窗口中位数,# 算法题,算法,leetcode,c++,map,滑动窗口,优先队列,中位数文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-775278.html

到了这里,关于【map】【滑动窗口】【优先队列】LeetCode480滑动窗口中位数的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 《LeetCode 热题 HOT 100》——寻找两个正序数组的中位数

    本期给大家带来的是是《 LeetCode 热题 HOT 100 》第四题—— 寻找两个正序数组的中位数的 题目讲解 !!!() 本文目录 💥题意分析 💥解题思路: 1、直接法  (❌) 2、归并思想 (❌) ①《LeetCode》第88题——合并两个有序数组 3、二分查找(✔️) 整体思想: 题目如下

    2023年04月27日
    浏览(29)
  • 【滑动窗口】【map】LeetCode:76最小覆盖子串

    【二叉树】【单调双向队列】LeetCode239:滑动窗口最大值 C++算法:滑动窗口总结 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串,则返回空字符串 “” 。 注意: 对于 t 中重复字符,我们寻找的子字符串中该字

    2024年02月03日
    浏览(28)
  • LeetCode | 寻找两个正序数组的中位数 Python C语言

    Problem: 4. 寻找两个正序数组的中位数 先合并,后排序,最后找中间轴。 由解题思路可知 这是python3的代码。 python2的同上。 有时会发现C语言会比Python慢一些。 由于我爱好偷懒的习惯,经常使用 static 结果导致第一次的结果正确,后面的结果都是错误的。 其实,中位数可以用

    2024年02月22日
    浏览(42)
  • 【LeetCode】剑指 Offer 41. 数据流中的中位数 p214 -- Java Version

    题目链接 :https://leetcode.cn/problems/shu-ju-liu-zhong-de-zhong-wei-shu-lcof 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。

    2023年04月08日
    浏览(45)
  • 【二叉树】【单调双向队列】LeetCode239:滑动窗口最大值

    map|动态规划|单调栈|LeetCode975:奇偶跳 C++算法:滑动窗口总结 单调双向队列 二叉树 给你一个整数数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回 滑动窗口中的最大值 。

    2024年02月04日
    浏览(46)
  • 【LeetCode】每日一题&&两数之和&&寻找正序数组的中位数&&找出字符串中第一个匹配项的下标&&在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

    ========================================================================= 主页点击直达: 个人主页 我的小仓库: 代码仓库 C语言偷着笑: C语言专栏 数据结构挨打小记: 初阶数据结构专栏 Linux被操作记: Linux专栏 LeetCode刷题掉发记: LeetCode刷题 算法: 算法专栏  C++头疼记: C++专栏 计算机

    2024年02月08日
    浏览(42)
  • 【C++】中位数求解,中位数绝对偏差MAD的应用

    标准正态分布是一种均值为0、标准差为1的特殊连续概率分布。它的概率密度函数是对称的钟形曲线。 中位数绝对偏差(Median Absolute Deviation,MAD)是一种用于衡量数据集的离散程度的统计量。它衡量了观测值相对于数据集的中位数的平均偏离程度。MAD 的计算过程首先找到数

    2024年02月14日
    浏览(36)
  • 【每日一题】中位数

    一个长度为 L ( L ≥ 1 ) 的升序序列 S,处在第 [L / 2] 个位置的数称为 S 的中位数。 例如,若序列 S1 = (11, 13, 15, 17, 19),则 S1 的中位数是 15 。 两个序列的中位数 是含它们所有元素的升序序列的中位数。例如,若 S2 = (2, 4, 6, 8, 20),则 S1 和 S2 的中位数是 11 。 给出两个有序序列

    2024年02月04日
    浏览(33)
  • C++题解之对顶堆:中位数

    题目链接:洛谷P1168 中位数 给定一个长度为 N N N 的非负整数序列 A A A ,对于前奇数项求中位数。 第一行一个正整数 N N N 。 第二行 N N N 个正整数 A 1 … N A_{1dots N} A 1 … N ​ 。 共 ⌊ N + 1 2 ⌋ lfloor frac{N + 1}2rfloor ⌊ 2 N + 1 ​ ⌋ 行,第 i i i 行为 A 1 … 2 i − 1 A_{1dots 2i -

    2024年02月01日
    浏览(28)
  • 算法进阶——数据流中的中位数

    题目 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

    2024年01月24日
    浏览(36)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包