Skip to content

Latest commit

 

History

History
104 lines (64 loc) · 3.41 KB

480.sliding-window-median.md

File metadata and controls

104 lines (64 loc) · 3.41 KB

题目地址(480. 滑动窗口中位数)

https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-median/

题目描述

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。

前置知识

公司

  • 暂无

思路

每次窗口移动都伴随左侧移除一个,右侧添加一个。而中位数是排序之后的中间数字。因此我们的思路是维护一个大小为 k 的有序数组,这个有序数组就是窗口内的数组排序之后的结果。

而在一个有序数组添加和移除数字,可以使用二分法在 $O(logk)$ 的时间找到,并在 $O(k)$ 的时间完成删除, $O(1)$ 的时间完成插入。因此总的时间复杂度为 $n*k$

关键点

  • 滑动窗口 + 二分

代码

  • 语言支持:Python3

Python3 Code:

class Solution:
    def medianSlidingWindow(self, A: List[int], k: int) -> List[float]:
        ans = []
        win = []

        for i, a in enumerate(A):
            bisect.insort(win, a)
            if i >= k:
                win.pop(bisect.bisect_left(win, A[i - k]))
            if i >= k - 1:
                if k & 1:
                    median = win[k // 2]
                else:
                    median = (win[k // 2] + win[k // 2 - 1]) / 2
                ans.append(median)
        return ans

复杂度分析

令 n 为数组长度。

  • 时间复杂度:数组插入的时间复杂度为 $O(k)$, 因此总的时间复杂度为 $O(n * k)$
  • 空间复杂度:使用了大小为 k 的数组,因此空间复杂度为 $O(k)$

此题解由 力扣刷题插件 自动生成。

力扣的小伙伴可以关注我,这样就会第一时间收到我的动态啦~

以上就是本文的全部内容了。大家对此有何看法,欢迎给我留言,我有时间都会一一查看回答。更多算法套路可以访问我的 LeetCode 题解仓库:https://github.com/azl397985856/leetcode 。 目前已经 40K star 啦。大家也可以关注我的公众号《力扣加加》带你啃下算法这块硬骨头。

关注公众号力扣加加,努力用清晰直白的语言还原解题思路,并且有大量图解,手把手教你识别套路,高效刷题。