LeetCode 295 資料流的中位數

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：

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？

建立乙個小頂堆和乙個大頂堆，小頂堆儲存比較大的那一半數，大頂堆儲存比較小的那一半數，整個過程中都保證小頂堆的元素數量等於大頂堆的元素數量，或小頂堆比大頂堆多乙個元素。當新增數時，先加到小頂堆裡，然後將小頂堆的堆頂元素彈出加入到大頂堆裡，這樣就保證了新增數後，小頂堆中的數仍比大頂堆中的數大。然後判斷如果小頂堆的元素數量小於大頂堆的元素數量，就把大頂堆的堆頂元素彈出加入到小頂堆中，這樣就保證了小頂堆的元素數量大於等於大頂堆的元素數量。當要返回中位數時，判斷如果大頂堆和小頂堆的元素數量相同，那麼返回兩個堆頂的平均值；如果小頂堆比大頂堆多乙個元素，那麼返回小頂堆的堆頂元素就是中位數。

class medianfinder 
void addnum(int num) 
}double findmedian() 
};/**
* your medianfinder object will be instantiated and called as such:
* medianfinder* obj = new medianfinder();
* obj->addnum(num);
* double param_2 = obj->findmedian();
*/

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