生成兩個堆：大根堆 和小根堆。
第乙個數 預設放入大根堆。
然後一直有數進來，按照以下邏輯放入兩個堆中：
把進來的數和大根堆的堆頂比較，如果比堆頂小（=），則放進大根堆中。
如果比堆頂大，則放入小根堆。
每次放入都要檢查 當前兩個堆得 size的絕對值是否小於等於1， 如果大於一，則把size較大的堆彈出乙個元素加入到另外乙個堆中。
#include#include#includeusing namespace std;
int main()
}else
} if(s.size() == big.size()){
cout << "now ,the medium is: " << (s.top() + big.top()) /2.0cout << "now ,the medium is: " << s.top() 《為什麼要這樣做呢？
我們解析一下：
我們每次進來乙個數 都要和大根堆的堆頂比較，比他大的放另乙個小根堆裡，比他小的放大根堆裡，
這樣的結果是，小根堆裡存的都是比大根堆大的值。
ok，繼續：
當我們連續進來都是比大根堆頂大的值，則資料一直加入小根堆，沒幾次小根堆的元素個數就超過了大根堆，這是出現問題了啊，生病了啊，得治，醫生一看發現 ： 哦，你大根堆的堆頂元素選的值太小的，需要更新乙個更大的值了， 剛好旁邊的小根堆裡存的都是比 大根堆的堆頂大的值， 取小根堆的堆頂就更棒了，取所有比它大的值中最小的取更新。
另外啊，還順便調整了雙方堆內元素的個數，不是很棒嗎。
對於一直進來的都是比大根堆頂小的元素。也是乙個意思，說明大根堆的堆頂選的元素太大了，需要換乙個更小的，且比他小的都在自己這個堆內，所以把堆頂拿走後，重新得到的堆頂就是比原來剛好小一號的值了，也是很棒的。
這樣調整的後果：類似於中位數partition，比它小的都在大根堆裡，比他大的都在小根堆裡。
算中位數還很方便。
ok 88~~
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