程序设计－有一个实时交易系统，成交价格会持续写入。现在需要你设计一个模块，能够：实时接收新的成交价，在任意时刻快速返回当前成交价的中位数

分享一个大牛的人工智能教程。零基础通俗易懂风趣幽默希望你也加入到人工智能的队伍中来请轻击人工智能教程​https://www.captainai.net/troubleshooterimport java.util.Collections; import java.util.PriorityQueue; /** * 实时成交价格中位数计算器 * 支持动态插入价格快速获取当前中位数 * 时间复杂度插入 O(log n)查询 O(1) */ public class PriceMedianCalculator { // 最大堆存储较小的一半元素堆顶为这部分的最大值 private final PriorityQueueDouble maxHeap; // 最小堆存储较大的一半元素堆顶为这部分的最小值 private final PriorityQueueDouble minHeap; public PriceMedianCalculator() { // 最大堆使用反向顺序实现 this.maxHeap new PriorityQueue(Collections.reverseOrder()); // 最小堆默认顺序 this.minHeap new PriorityQueue(); } /** * 添加新的成交价格 * param price 成交价格 */ public void addPrice(double price) { // 决定将新价格放入哪个堆 if (maxHeap.isEmpty() || price maxHeap.peek()) { maxHeap.offer(price); } else { minHeap.offer(price); } // 平衡两个堆的大小 balanceHeaps(); } /** * 平衡两个堆确保 * 1. maxHeap的大小 minHeap的大小 * 2. 两个堆的大小差不超过1 */ private void balanceHeaps() { // maxHeap最多比minHeap多一个元素 if (maxHeap.size() minHeap.size() 1) { minHeap.offer(maxHeap.poll()); } // 确保maxHeap不会小于minHeap else if (minHeap.size() maxHeap.size()) { maxHeap.offer(minHeap.poll()); } } /** * 获取当前所有成交价格的中位数 * return 中位数 * throws IllegalStateException 如果没有成交价格 */ public double getMedian() { if (maxHeap.isEmpty()) { throw new IllegalStateException(No prices available); } // 如果总数为奇数中位数在maxHeap的顶部 if (maxHeap.size() minHeap.size()) { return maxHeap.peek(); } // 如果总数为偶数中位数为两个堆顶的平均值 else { return (maxHeap.peek() minHeap.peek()) / 2.0; } } /** * 获取当前价格总数 */ public int getSize() { return maxHeap.size() minHeap.size(); } /** * 清空所有价格 */ public void clear() { maxHeap.clear(); minHeap.clear(); } }算法说明核心思想使用两个堆最大堆和最小堆来维护数据流的中位数工作原理最大堆maxHeap存储较小的一半元素堆顶是这半部分的最大值最小堆minHeap存储较大的一半元素堆顶是这半部分的最小值保持两个堆的平衡maxHeap.size() minHeap.size()或maxHeap.size() minHeap.size() 1奇数个元素中位数 maxHeap的堆顶偶数个元素中位数 (maxHeap堆顶 minHeap堆顶) / 2性能优势插入操作O(log n)查询中位数O(1)空间复杂度O(n)