题目：
中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数，则没有中间值，中位数是两个中间值的平均值。
- 例如
arr = [2,3,4]的中位数是3。 - 例如
arr = [2,3]的中位数是(2 + 3) / 2 = 2.5。
实现 MedianFinder 类:
-
MedianFinder()初始化MedianFinder对象。 -
void addNum(int num)将数据流中的整数num添加到数据结构中。 -
double findMedian()返回到目前为止所有元素的中位数。与实际答案相差10-5以内的答案将被接受。
思路：
class MedianFinder {PriorityQueue<Integer> minHeap; // 小顶堆存储的是比较大的元素，堆顶是其中的最小值PriorityQueue<Integer> maxHeap; // 大顶堆存储的是比较小的元素，堆顶是其中的最大值public MedianFinder() {this.minHeap = new PriorityQueue<>();this.maxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a);}public void addNum(int num) {// 第一个元素进minHeap// 小顶堆存储的是比较大的元素，num比较大元素中最小的还大，所以，进入minHeapif (minHeap.isEmpty() || num > minHeap.peek()) {minHeap.offer(num);// 如果minHeap比maxHeap多2个元素，就平衡一下if (minHeap.size() - maxHeap.size() > 1) maxHeap.offer(minHeap.poll());} else {maxHeap.offer(num);// 这样可以保证多的那个元素肯定在minHeapif (maxHeap.size() - minHeap.size() > 0) {minHeap.offer(maxHeap.poll());}}}public double findMedian() {boolean flag = minHeap.size() > maxHeap.size(); // true表示总共奇数个数，false表示偶数个数 if (flag)return minHeap.peek();elsereturn (maxHeap.peek() + minHeap.peek()) / 2.0;}
}
