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??中位數(shù)(又稱中值,英語:Median),統(tǒng)計學(xué)中的專有名詞,代表一個樣本、種群或概率分布中的一個數(shù)值,其可將數(shù)值集合劃分為相等的上下兩部分。對于有限的數(shù)集,可以通過把所有觀察值高低排序后找出正中間的一個作為中位數(shù)。如果觀察值有偶數(shù)個,通常取最中間的兩個數(shù)值的平均數(shù)作為中位數(shù)。
??面試時,大家是不是經(jīng)常被問到,怎么求一個無序數(shù)組(長度為n)的中位數(shù)?
??面試官:知道什么是中位數(shù)嗎?
??我:知道啊。
??面試官:那你寫個中位數(shù)的求解方法吧。
??我:這還不簡單嗎?(內(nèi)心:這面試官怕是一個傻子額,這么簡單的問題還要問)。給我?guī)追昼姇r間。
??……
??幾分鐘之后,我把代碼給面試官看了一下,面試官一臉嫌棄的望著我。
??我的代碼如下:
public double getMedian(int[] arr){
if(arr.length == 0)
return 0;
Arrays.sort(arr);
int mid = arr.length / 2;
if(arr.length%2 == 1)
return arr[mid];
else
return (double)(arr[mid-1] + arr[mid])/2;
}
??面試官:還有其他方法嗎?
??我:讓我再想一下……額,好像用二叉堆也可以實現(xiàn),不過也不用自己實現(xiàn)二叉堆了,畢竟JDK里面有一個類已經(jīng)實現(xiàn)了二叉堆的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),正好可以借來用一用。
??于是,我給出了如下的代碼:
?????優(yōu)化后的代碼:
public double getMedian(int[] arr){
int heapSize = arr.length/2 + 1;
PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>(heapSize);
for(int i=0; i<heapSize; i++){
heap.add(arr[i]);
}
for(int i=heapSize; i<arr.length; i++){
if(heap.peek()<arr[i]){
heap.poll();
heap.add(arr[i]);
}
}
if(arr.length % 2 == 1){
return (double)heap.peek();
}
else{
return (double)(heap.poll()+heap.peek())/2.0;
}
}
??面試官突然眼前一亮,連連稱贊這個小伙子基礎(chǔ)還不錯。我感覺離入職又進了一步……
??最后,其實JDK里面已經(jīng)給我們封裝了很多好用的工具或者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在知道原理的情況下去合理使用才能提高開發(fā)效率,也不一定什么輪子都要自己造。
??歡迎大家關(guān)注我的微信公眾號,不定期分享各類面試題。
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