九章算法 | Google面试题:寻找中位数

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九章算法揭秘:Google面试中,如何快速找到动态数组的中位数


作者:JZ | 九章算法独家分享


在数据结构的世界里,中位数这一概念看似简单,但在动态环境下却隐藏着深奥的算法策略。今天,我们将一起探讨如何设计一个数据结构,轻松应对Google面试中的挑战,实现高效查找动态数组的中位数。


问题背景:给定一个可变数组,需要支持两种操作:addNum,向数组中插入一个新元素;findMedian,返回当前数组的中位数。对于偶数个元素,中位数是中间两个数的平均值,对于奇数个元素,中位数则是中间的那个数。


思路与分析


面对动态插入和查询,我们需要找到一个平衡且高效的解决方案。静态时,我们可能会想到排序,但这在动态情况下会消耗大量时间。因此,我们需要寻找一个数据结构,它的操作时间复杂度应为O(log n)或更低。


堆和平衡二叉树是两个可能的选择,但堆由于其操作简单且在面试场景中常见,我们优先考虑。堆(如大根堆和小根堆)恰好满足中位数的特性:新元素加入后,我们需要维护两个堆,一个保证元素小于或等于中位数,另一个保证元素大于中位数。这样,中位数就是大根堆的堆顶(奇数元素)或两个堆顶的平均值(偶数元素)。


数据结构与算法设计


设计的核心是维护两个堆:P(大根堆,存储元素不大于中位数的值)和Q(小根堆,存储元素不小于中位数的值)。当addNum操作时,新元素先加入P,然后根据堆的大小关系调整堆结构,确保性质1(A中元素均小于等于B中元素)和性质2(A中的元素和B中的元素一样多或只多一个)始终成立。在findMedian查询时,中位数就是P的堆顶或者P和Q的堆顶值的平均值。


这种策略允许我们在O(log n)的时间复杂度内完成插入和查询,大大提升了效率。面试官会关注你对堆的理解和运用,以及如何根据问题特性选择合适的数据结构。


实战演练与学习资源


如果你想进一步练习,可以尝试LintCode上的相关题目,如"Sliding window median"和"Median",它们将帮助你巩固对这个算法的理解和应用。


总的来说,解决这个问题的关键在于深入理解数据结构的特性,结合实际问题灵活运用,才能在Google面试中脱颖而出。希望这个解题思路能为你的面试准备提供一些启示。




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