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Rust
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use std::collections::BinaryHeap;
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// 动态数组取位数
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// 对数组进行从小到大排序，数组下标为 n/2 的数据即为中位数
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fn get_median(nums: &mut Vec<i32>, x: i32) -> i32 {
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let nums_len = nums.len();
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let mid = nums_len >> 1;
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let mut max_heap = BinaryHeap::new();
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let mut min_heap = BinaryHeap::new();
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nums.sort();
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// 将数组前半部分数据放入大顶堆
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// 数组后半部分数据入入小顶堆
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for i in 0..nums_len {
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if i < mid {
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max_heap.push(nums[i]);
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} else {
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min_heap.push(-nums[i]);
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}
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}
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nums.push(x);
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// 校验待插入数据
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// 若此数据小于大顶堆中顶数据，则将此数据插入大顶堆
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// 若此数据大于大顶堆中顶数据，将此数据插入小顶堆
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if x <= *max_heap.peek().unwrap() {
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max_heap.push(x);
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} else {
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min_heap.push(-x);
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}
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// 平衡两个堆
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// 大顶堆的数据个数一定小于等于小顶堆数据个数
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// 小顶堆数据个数一定是等于或者比大顶堆数据个数多1个
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// 不满足上述两个条件，即进行堆平衡
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if max_heap.len() > min_heap.len() {
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min_heap.push(-max_heap.pop().unwrap());
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} else if min_heap.len() - max_heap.len() >= 2 {
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max_heap.push(-min_heap.pop().unwrap());
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}
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-*min_heap.peek().unwrap()
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}
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fn main() {
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let mut nums = vec![12, 45, 30, 77, 5, 6, 7, 8];
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let m = get_median(&mut nums, 9);
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println!("{:?}", m); // 9
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let n = get_median(&mut nums, 20);
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println!("{:?}", n); // 12
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let h = get_median(&mut nums, 11);
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println!("{:?}", h); // 11
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let i = get_median(&mut nums, 10);
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println!("{:?}", i); // 11
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}
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