中位數是有序列表中間的數。如果列表長度是偶數，中位數則是中間兩個數的平均值。
例如，[2,3,4] 的中位數是 3
[2,3] 的中位數是 (2 + 3) / 2 = 2.5
設計乙個支援以下兩種操作的資料結構：
void addnum(int num) - 從資料流中新增乙個整數到資料結構中。
double findmedian() - 返回目前所有元素的中位數。
示例：addnum(1)
addnum(2)
findmedian() -> 1.5
addnum(3)
findmedian() -> 2
高階:如果資料流中所有整數都在 0 到 100 範圍內，你將如何優化你的演算法？
如果資料流中 99% 的整數都在 0 到 100 範圍內，你將如何優化你的演算法？
常規思路：每插入乙個數進行一次排序，然後判斷裡邊的個數，直接取出中位數。當然超時了。
對於這道問題，設定兩個堆就好了，只不過這兩個堆，乙個是小頂堆，乙個大頂堆。
//大頂堆
priority_queue<
int,vector<
int>
,greater<
int>> minheap;
//小頂堆};
/** * your medianfinder object will be instantiated and called as such:
* medianfinder* obj = new medianfinder();
* obj->addnum(num);
* double param_2 = obj->findmedian();
*/
資料流中的中位數python 資料流中的中位數
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