数据结构与算法之字符凭拼接最低字典序和数据流中取中位数


import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;public class Code_05_LowestLexicography {public static class MyComparator implements Comparator<String> {@Overridepublic int compare(String a, String b) {return (a + b).compareTo(b + a);}}public static String lowestString(String[] strs) {if (strs == null || strs.length == 0) {return "";}Arrays.sort(strs, new MyComparator());String res = "";for (int i = 0; i < strs.length; i++) {res += strs[i];}return res;}public static void main(String[] args) {String[] strs1 = { "jibw", "ji", "jp", "bw", "jibw" };System.out.println(lowestString(strs1));String[] strs2 = { "ba", "b" };System.out.println(lowestString(strs2));}}

2. 数据流中取中位数

题目描述
思路
1. 创建一个大根堆和小根堆，中位数就是两者堆顶元素中的一个，返回即可
2. 具体思路见代码
代码实现


import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;public class Code_04_MadianQuick {public static class MedianHolder {private PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(new MaxHeapComparator());private PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>(new MinHeapComparator());//调整大根堆和小根堆，两者之元素差=2时，弹出堆顶元素添加到另一个堆private void modifyTwoHeapsSize() {if (this.maxHeap.size() == this.minHeap.size() + 2) {this.minHeap.add(this.maxHeap.poll());}if (this.minHeap.size() == this.maxHeap.size() + 2) {this.maxHeap.add(this.minHeap.poll());}}//添加元素/*** 1. 如果大根堆为null，直接加到大根堆* 2. 如果大根堆堆顶元素大于添加元素，则添加到大根堆，否则进行else判断* 3. 如果小根堆为null，直接添加到小根堆* 4. 如果小根堆堆顶元素大于添加元素，添加元素添加到大根堆，否则加入小根堆* 5. 最后要调整大根堆和小根堆的状态*/public void addNumber(int num) {if (this.maxHeap.isEmpty()) {this.maxHeap.add(num);return;}if (this.maxHeap.peek() >= num) {this.maxHeap.add(num);} else {if (this.minHeap.isEmpty()) {this.minHeap.add(num);return;}if (this.minHeap.peek() > num) {this.maxHeap.add(num);} else {this.minHeap.add(num);}}modifyTwoHeapsSize();}//返回大根堆和小根堆之间的中位数public Integer getMedian() {int maxHeapSize = this.maxHeap.size();int minHeapSize = this.minHeap.size();if (maxHeapSize + minHeapSize == 0) {return null;}Integer maxHeapHead = this.maxHeap.peek();Integer minHeapHead = this.minHeap.peek();//表示如果两个size相同，返回true，所以中位数是两个堆顶元素和的一半。if (((maxHeapSize + minHeapSize) & 1) == 0) {return (maxHeapHead + minHeapHead) / 2;}return maxHeapSize > minHeapSize ? maxHeapHead : minHeapHead;}}public static class MaxHeapComparator implements Comparator<Integer> {@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2) {if (o2 > o1) {return 1;} else {return -1;}}}public static class MinHeapComparator implements Comparator<Integer> {@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2) {if (o2 < o1) {return 1;} else {return -1;}}}// for testpublic static int[] getRandomArray(int maxLen, int maxValue) {int[] res = new int[(int) (Math.random() * maxLen) + 1];for (int i = 0; i != res.length; i++) {res[i] = (int) (Math.random() * maxValue);}return res;}// for test, this method is ineffective but absolutely rightpublic static int getMedianOfArray(int[] arr) {int[] newArr = Arrays.copyOf(arr, arr.length);Arrays.sort(newArr);int mid = (newArr.length - 1) / 2;if ((newArr.length & 1) == 0) {return (newArr[mid] + newArr[mid + 1]) / 2;} else {return newArr[mid];}}public static void printArray(int[] arr) {for (int i = 0; i != arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}System.out.println();}public static void main(String[] args) {boolean err = false;int testTimes = 200000;for (int i = 0; i != testTimes; i++) {int len = 30;int maxValue = 1000;int[] arr = getRandomArray(len, maxValue);MedianHolder medianHold = new MedianHolder();for (int j = 0; j != arr.length; j++) {medianHold.addNumber(arr[j]);}if (medianHold.getMedian() != getMedianOfArray(arr)) {err = true;printArray(arr);break;}}System.out.println(err ? "Oops..what a fuck!" : "today is a beautiful day^_^");}}

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目录

1. 字符凭拼接最低字典序

2. 数据流中取中位数

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