java堆排序-数据流中的中位数

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。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
解题思路
主要思想就是让插入的list有序，然后根据奇偶直接取中位数就行
方法一：插入到list中，然后调库函数排序，再取中位数
方法二：利用二分查找法找到应插入的位置，然后用list.add(index,num）进行插入，之后直接取中位数
方法三：树本身就是有序插入，之后转换成list求中位数即可
方法四：堆排序，大顶堆和小顶堆才是最优算法-----这里需要去复习堆排序自己怎么实现
让数组的前半部分为大顶堆，需要最大值。后半部分为小顶堆，需要最小值
偶数是两边数目一样，取大顶堆的最大值和小顶堆的最小值的平均
奇数时，使左边数目多一个，直接取大顶堆的最大值即可
由于左边的所有值都小于右边的。所以想往左边插入，则需先插入到右边的小顶堆，之后再弹出个最小的加到左边。反之亦然

java代码

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;
public class Solution {
    PriorityQueue<Integer> min_heap=new PriorityQueue<>();
    PriorityQueue<Integer> max_heap=new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>(){
        @Override
        public int compare(Integer o1,Integer o2){
            return o2-o1;//默认是小顶堆，o1-o2
        }
    });
    int count=0;//记录已获取数字的个数
    public void Insert(Integer num) {
        if(count%2==0){
            max_heap.offer(num);
            int tmp=max_heap.poll();
            min_heap.offer(tmp);
        }
        else{
            min_heap.offer(num);
            int tmp=min_heap.poll();
            max_heap.offer(tmp);
        }
        count++;
    }

    public Double GetMedian() {
        if(count%2==0){
            return new Double(min_heap.peek()+max_heap.peek())/2;
        }
        else{
            return new Double(min_heap.peek());
        }
    }


}