题目描述：
如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。
例如，[2,3,4] 的中位数是 3，[2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5
设计一个支持以下两种操作的数据结构：
void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。
double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。
示例：
addNum(1)
addNum(2)
findMedian() -> 1.5
addNum(3)
findMedian() -> 2
思路：堆
import java.util.PriorityQueue;
public class MedianFinder {
/**
* 当前大顶堆和小顶堆的元素个数之和
*/
private int count;
private PriorityQueue<Integer> maxheap;
private PriorityQueue<Integer> minheap;
/**
* initialize your data structure here.
*/
public MedianFinder() {
count = 0;
maxheap = new PriorityQueue<>((x, y) -> y - x);
minheap = new PriorityQueue<>();
}
public void addNum(int num) {
count += 1;
maxheap.offer(num);
minheap.add(maxheap.poll());
// 如果两个堆合起来的元素个数是奇数，小顶堆要拿出堆顶元素给大顶堆
if ((count & 1) != 0) {
maxheap.add(minheap.poll());
}
}
public double findMedian() {
if ((count & 1) == 0) {
// 如果两个堆合起来的元素个数是偶数，数据流的中位数就是各自堆顶元素的平均值
return (double) (maxheap.peek() + minheap.peek()) / 2;
} else {
// 如果两个堆合起来的元素个数是奇数，数据流的中位数大顶堆的堆顶元素
return (double) maxheap.peek();
}
}
}
