题目： 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解题图解：
class MedianFinder { public: /** initialize your data structure here. */ priority_queue<int,vector<int>,less<int>> big_heap; priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> small_heap; MedianFinder() { } void addNum(int num) { if(big_heap.empty()) { big_heap.push(num); return ; } if(big_heap.size()==small_heap.size()) { if(num<big_heap.top()) big_heap.push(num); else{ small_heap.push(num); } }else if(big_heap.size()>small_heap.size()) { if(num>big_heap.top()) { small_heap.push(num); }else{ small_heap.push(big_heap.top()); big_heap.pop(); big_heap.push(num); } }else if(big_heap.size()<small_heap.size()){ if(num<small_heap.top()) big_heap.push(num); else{ big_heap.push(small_heap.top()); small_heap.pop(); small_heap.push(num); } } } double findMedian() { if(big_heap.size()==small_heap.size()) return (( big_heap.top()+small_heap.top())/2.0) ; else if(big_heap.size()>small_heap.size()) return big_heap.top(); else return small_heap.top(); } }; /** * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such: * MedianFinder* obj = new MedianFinder(); * obj->addNum(num); * double param_2 = obj->findMedian(); */个人总结：这里最难受的就是大小堆大小不相等的时候，你要把num跟堆顶比较，把num跟堆大小比较大的比较，这是最重要的。
