剑指offer：数据流中的中位数（Python）

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。

解题思路

利用存入heapq的数值会被自动排序的特性求解这道题。

import math
import heapq

class Solution:
    nums = []
    def Insert(self, num):
        heapq.heappush(self.nums, num)

    def GetMedian(self):
        mid = math.ceil(len(self.nums)/2)
        return (heapq.nlargest(mid, self.nums)[-1] + heapq.nsmallest(mid, self.nums)[-1])/2.0

在自己的Python编辑器中（Python3）中都正确，但在牛客网上除了提示方法GetMedian()参数不够外，还提示索引越界，不是很清楚问题出在哪。

所以这道题中GetMedian()给的参数不够，应该是GetMedian(self, xxx), 题目中少给了一个参数。

让牛客网通过的一个示例如下，但这种方式太笨拙，正常情况下不予考虑。

class Solution:
    def __init__(self):
        self.arr=[]
    def Insert(self, num):
        self.arr.append(num)
        self.arr.sort()
    def GetMedian(self,fuck):
        length=len(self.arr)
        return self.arr[length//2] if length%2==1 else (self.arr[length//2]+self.arr[length//2-1])/2.0