Python 理解使用堆从整数流中获取平均值

我关注下面的博客，了解如何以一种非常微妙的方式获得中间值。这个博客是

现在，我将下面的函数添加到streamMedian类中，以获得插入的数字的平均值，而不是所需的输出

import heapq

class streamMedian:
    def __init__(self):
        self.minHeap, self.maxHeap = [], []
        self.N=0


    def insert(self, num):
        if self.N%2==0:
            heapq.heappush(self.maxHeap, -1*num)
            self.N+=1
            if len(self.minHeap)==0:
                return
            if -1*self.maxHeap[0]>self.minHeap[0]:
                toMin=-1*heapq.heappop(self.maxHeap)
                toMax=heapq.heappop(self.minHeap)
                heapq.heappush(self.maxHeap, -1*toMax)
                heapq.heappush(self.minHeap, toMin)
        else:
            toMin=-1*heapq.heappushpop(self.maxHeap, -1*num)
            heapq.heappush(self.minHeap, toMin)
            self.N+=1

    def getMedian(self):
        if self.N%2==0:
            return (-1*self.maxHeap[0]+self.minHeap[0])/2.0
        else:
            return -1*self.maxHeap[0]

    def getMean(self):
        sum = 0
        for num in self.maxHeap:
            sum += num
        for num in self.minHeap:
            sum += num 
        return sum/self.N

这是对streamMedian类的函数调用

test = streamMedian()
test.insert(1)
test.insert(2)
test.insert(3)
print test.getMedian()
print test.getMean()

---

这里的中位数应该是2，平均值应该是2（而不是0是输出）。提前谢谢

您正在将负数推送到您的

maxHeap

（

-1*num

）。 您需要在

getMean（）

中反转该选项，例如：

def getMean(self):
    total = 0
    for num in self.maxHeap:
        total -= num
    for num in self.minHeap:
        total += num 
    return total/self.N

或者：

def getMean(self):
    return (abs(sum(self.maxHeap)) + sum(self.minHeap))/self.N

---

注意：不要使用

sum

作为变量，因为它隐藏了python内置的

sum（）

函数

您正在将负数推送到您的

maxHeap

（

-1*num

）。 您需要在

getMean（）

中反转该选项，例如：

def getMean(self):
    total = 0
    for num in self.maxHeap:
        total -= num
    for num in self.minHeap:
        total += num 
    return total/self.N

或者：

def getMean(self):
    return (abs(sum(self.maxHeap)) + sum(self.minHeap))/self.N

---

注意：不要使用

sum

作为变量，因为它隐藏了python内置的

sum（）

函数

AChampion的回答正确地识别了当前代码的问题，并在仍然使用当前算法的情况下提供了合理的修复。但是，该算法不是很有效（需要

O（N）

时间），您可以做得更好

具体地说，除了将插入的值推送到某个堆上之外，还应该将插入的值添加到累积总和中。这样，当您需要获得平均值时，您可以在恒定时间内计算它（只需一次除法）：

---

请注意，如果您使用的是Python 2（看起来您是这样的），则使用浮点值

0.0

而不是整数

0

初始化

cumulative_sum

非常重要。在Python2中，当您除以两个整数时，您将得到另一个整数，向下舍入。如果您正在计算

1

和

2

的平均值（您期望

1.5

，但如果您只进行

（1+2）/2

，您将得到

1

）。Python3做得更好（您总是从常规除法中得到一个浮点，并且可以使用

/

操作符显式请求“floor”除法）。如果您想在Python 2中获得相同的语义，可以将来自“未来”导入分部的

放在模块顶部。
AChampion的回答正确地识别了当前代码的问题，并在仍然使用当前算法的情况下提供了合理的修复。但是，该算法不是很有效（需要
O（N）
时间），您可以做得更好

具体地说，除了将插入的值推送到某个堆上之外，还应该将插入的值添加到累积总和中。这样，当您需要获得平均值时，您可以在恒定时间内计算它（只需一次除法）：

请注意，如果您使用的是Python 2（看起来您是这样的），则使用浮点值
0.0
而不是整数
0
初始化
cumulative_sum
非常重要。在Python2中，当您除以两个整数时，您将得到另一个整数，向下舍入。如果您正在计算
1
和
2
的平均值（您期望
1.5
，但如果您只进行
（1+2）/2
，您将得到
1
）。Python3做得更好（您总是从常规除法中得到一个浮点，并且可以使用
/
操作符显式请求“floor”除法）。如果您想在Python 2中获得相同的语义，可以将来自未来导入部门的
放在模块顶部。
应编辑
（1+2+3）/3==2
。谢谢
平均值应
（1+2+3）/3==2
编辑。谢谢你，这不是仍然是
O（n）
只是分散在每个插入上吗？就像你仍然在为每个
O（n）
项目执行
+=
操作一样。不同之处在于每次调用
getMean（）
，只调用
O（n）
一次（或者使用流式计算没有意义）。如果你调用
getMean
O（n）
次，那么每次调用的值加起来的成本会分摊到
O（1）
。这不是仍然
O（n）
只是分散在每个插入上吗？就像你仍然在为
O（n）
的每个项目执行
+=
操作一样。不同之处在于每次调用
getMean（）
，只调用
O（n）
一次（或者使用流式计算没有意义）。如果调用
getMean
O（n）
次，则每次调用的值相加成本将摊销到
O（1）
。