Leetcode-295. 数据流的中位数

295. 数据流的中位数
中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是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

解题思路
利用大顶堆和小顶堆进行操作--保证二者大小不超过1（相等是默认添加到小顶堆中）
若二者数目相等，则为二个堆顶之差，否则为小顶堆
添加元素时需要注意，想往小顶堆添加时，需要先添加到大顶堆，再取出大顶堆的最小值（堆顶）添加到小顶堆。为了保证大顶堆的所有数都大于小顶堆。反之亦然
运行结果

java代码

class MedianFinder {

    private PriorityQueue<Integer> large;
    private PriorityQueue<Integer> small;

    /** initialize your data structure here. */
    public MedianFinder() {
        large=new PriorityQueue<>();
        small=new PriorityQueue<>((a,b)->{
            return b-a;
        });
    }

    public void addNum(int num) {
        if(large.size()>=small.size()){
            large.offer(num);
            small.offer(large.poll());
        }
        else{
            small.offer(num);
            large.offer(small.poll());
        }
    }

    public double findMedian() {
        if(large.size()==small.size()){
            return (double)(large.peek()+small.peek()) / 2;
        }
        else{
            return (double)small.peek();
        }


    }
}

/**
 * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
 * MedianFinder obj = new MedianFinder();
 * obj.addNum(num);
 * double param_2 = obj.findMedian();
 */