2019-5-20

Author: JiayangWu

0001.两数之和/0001-两数之和.java

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+class Solution {
+    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
+        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
+        for (int i = 0; i< nums.length; i++){
+            int complement = target - nums[i];
+            if (map.containsKey(complement)){
+                return new int[]{map.get(complement), i};
+            }
+            map.put(nums[i], i);
+        }
+        return new int[]{};
+    }
+    
+}

0004.寻找两个有序数组的中位数/0004-寻找两个有序数组的中位数.py

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+from heapq import *
+class MedianFinder(object):
+# 维护两个堆，一个大顶堆，一个小顶堆，小顶堆里的数比大顶堆里的数都要大， 
+# 如果有两个潜在的中位数（两个堆size相同），数据流的中位数就是两个堆顶之和除以2
+# 如果只有一个中位数，就看size更小的那个堆的堆顶
+# 如果新进来的数比小顶堆的数要小，就把它插入大顶堆
+# 如果新进来的数比小顶堆的数要大，就把它插入小顶堆
+# 调整两个堆，使得size 差最大为1
+    def __init__(self):
+        """
+        initialize your data structure here.
+        """
+        self.max_h = list()
+        self.min_h = list()
+        heapify(self.max_h)
+        heapify(self.min_h)
+        
+
+    def addNum(self, num):
+        """
+        :type num: int
+        :rtype: None
+        """
+        heappush(self.min_h, num)
+        heappush(self.max_h, -heappop(self.min_h))
+        if len(self.max_h) > len(self.min_h):
+            heappush(self.min_h, -heappop(self.max_h))
+
+    def findMedian(self):
+        """
+        :rtype: float
+        """
+        max_len = len(self.max_h)
+        min_len = len(self.min_h)
+        if max_len == min_len: #有两个候选中位数
+            return (self.min_h[0] + -self.max_h[0]) / 2.
+        else:#小顶堆的size 一定 >= 大顶堆的size，所以答案就是小顶堆的堆顶
+            return self.min_h[0] / 1.
+            
+# Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
+# obj = MedianFinder()
+# obj.addNum(num)
+# param_2 = obj.findMedian()
+
+class Solution(object):
+    def findMedianSortedArrays(self, nums1, nums2):
+        """
+        :type nums1: List[int]
+        :type nums2: List[int]
+        :rtype: float
+        """
+        mf = MedianFinder()
+        for num in nums1:
+            mf.addNum(num)
+        for num in nums2:
+            mf.addNum(num)
+        return mf.findMedian()