无序数组的中位数java

在Java中，可以使用PriorityQueue来实现无序数组的中位数。PriorityQueue是一个基于优先级堆的无界优先级队列，默认是一个最小堆。具体实现可以参考以下代码：

import java.util.PriorityQueue;

public class Median {
    public static double median(int[] array) {
        int heapSize = array.length / 2 + 1;
        PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>(heapSize);
        for (int i = 0; i < heapSize; i++) {
            heap.add(array[i]);
        }
        for (int i = heapSize; i < array.length; i++) {
            if (heap.peek() < array[i]) {
                heap.poll();
                heap.add(array[i]);
            }
        }
        if (array.length % 2 == 1) {
            return (double) heap.peek();
        } else {
            return (double) (heap在Java中，可以使用PriorityQueue来实现无序数组的中位数。PriorityQueue是一个基于优先级堆的无界优先级队列，默认是一个最小堆。具体实现可以参考以下代码：

import java.util.PriorityQueue;

public class Median {
public static double median(int[] array) {
int heapSize = array.length / 2 + 1;
PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>(heapSize);
for (int i = 0; i < heapSize; i++) {
heap.add(array[i]);
}
for (int i = heapSize; i < array.length; i++) {
if (heap.peek() < array[i]) {
heap.poll();
heap.add(array[i]);
}
}
if (array.length % 2 == 1) {
return (double) heap.peek();
} else {
return (double) (heap.poll() + heap.peek()) / 2.0;
}
}

public static void main(String[] args) {
int[] array = new int[]{12, 34, 1, 209, 17, 900, -10};
System.out.println(median(array));
}
}

其中，首先定义了一个大小为数组长度一半加一的最小堆，然后将数组的前一半元素加入堆中。接着，遍历数组的后一半元素，如果当前元素比堆顶元素大，则将堆顶元素弹出，将当前元素加入堆中。最后，如果数组长度为奇数，则中位数就是堆顶元素；如果数组长度为偶数，则中位数就是堆顶元素和次顶元素的平均值。