題目描述
中位數是有序列表中間的數。如果列表長度是偶數，中位數則是中間兩個數的平均值。
例如，[2,3,4] 的中位數是 3
[2,3] 的中位數是 (2 + 3) / 2 = 2.5
設計乙個支援以下兩種操作的資料結構：
示例：
addnum(1)解題思路：動態維護乙個最大堆和乙個最小堆，最大堆儲存一半元素最小堆儲存一半元素，維持最大堆的堆頂比最小堆的堆頂小。addnum(2)
findmedian() -> 1.5
addnum(3)
findmedian() -> 2
1.當最大堆與最小堆元素個數相同時，新元素小於最大堆，就push進最大堆，反之則入最小堆。
2.當最大堆比最小堆多乙個元素：
（1）如果新元素小於最大堆堆頂：經最大堆的堆頂push進入最小堆，將最大堆的堆頂移除，將新元素新增到最大堆。
（2）如果新元素大與最大堆堆頂，竟新元素直接push到最小堆。
3.當最大堆比最小堆少乙個元素：
（1）如果新元素小於最小堆的堆頂，將新元素直接push進入最大堆。
（2）如果新元素大與最小堆堆頂，將最小堆的堆頂push進入最大堆，將最小堆的堆頂一出，將新元素新增至最小堆。
4.最後獲取中位數。
（1）最大堆最小堆中的元素個數相同時，中位數是最大堆堆頂與最小堆堆頂的平均值。
（2）最大堆比最小堆多乙個元素時，中位數是最大堆的堆頂。
（3）最大堆比最小堆少乙個元素，中位數是最小堆堆頂。
下面是我的**，因為思路寫的已經很全所以麼有些注釋，其實就是按照思路一步一步走就可以了。
class medianfinder
void addnum(int num)
if(big_heap.size()==small_heap.size())else
}else if(big_heap.size()>small_heap.size())else
}else if(big_heap.size()small_heap.size())else
}private:
priority_queue,less> big_heap;
priority_queue,greater> small_heap;
};/**
* your medianfinder object will be instantiated and called as such:
* medianfinder* obj = new medianfinder();
* obj->addnum(num);
* double param_2 = obj->findmedian();
*/
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