這道題涉及到對堆這個資料結構的使用，落實到**上實際使用的是優先佇列（優先佇列底層可以通過堆來實現）。
題目描述如何得到乙個資料流中的中位數？如果從資料流中讀出奇數個數值，那麼中位數就是所有數值排序之後位於中間的數值。如果從資料流中讀出偶數個數值，那麼中位數就是所有數
值排序之後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：
void addnum(int num) - 從資料流中新增乙個整數到資料結構中。
double findmedian() - 返回目前所有元素的中位數。
示例：輸入：
[「medianfinder」,「addnum」,「addnum」,「findmedian」,「addnum」,「findmedian」]
[,[1],[2],,[3],]
輸出：[null,null,null,1.50000,null,2.00000]
解析這道題需要設計乙個資料結構來完成快速的中位數的獲取。
當然了，乙個最基礎的想法就是每次插入新資料之後都對資料進行排序，然後獲取中位數。但這樣的代價太大了，明顯不可取。
為此，使用兩個堆來儲存不斷流入的資料流，乙個大根堆和乙個小根堆。
其中，大根堆中的資料要始終小於小根堆中的資料，大根堆的堆頂資料是該堆中資料的最大值，小根堆的堆頂是該堆中資料的最小值。當資料總數為奇數時，小根堆資料數量比大根堆數量多1，當總數為偶數時，兩個堆資料量一致。
當要獲取資料中位數時：
code
class
medianfinder);
count =0;
}public
void
addnum
(int num)
else
}public
double
findmedian()
}
劍指 Offer 41 資料流中的中位數
如何得到乙個資料流中的中位數？如果從資料流中讀出奇數個數值，那麼中位數就是所有數值排序之後位於中間的數值。如果從資料流中讀出偶數個數值，那麼中位數就是所有數值排序之後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...
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