数据流中的中位数

【题目】

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。

【代码】

链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/9be0172896bd43948f8a32fb954e1be1
来源：牛客网

private int count = 0;
private PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
//PriorityQueue默认是小顶堆
private PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(11, new Comparator<Integer>() {
    @Override //初始容量是11
    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o2 - o1;
    }
});

public void Insert(Integer num) {
    if ((count & 1） == 1) {//当数据总数为偶数时，新加入的元素，应当进入小根堆
        //（注意不是直接进入小根堆，而是经大根堆筛选后取大根堆中最大元素进入小根堆）
        //1.新加入的元素先入到大根堆，由大根堆筛选出堆中最大的元素
        maxHeap.offer(num);
        int filteredMaxNum = maxHeap.poll();
        //2.筛选后的【大根堆中的最大元素】进入小根堆
        minHeap.offer(filteredMaxNum);
    } else {//当数据总数为奇数时，新加入的元素，应当进入大根堆
        //（注意不是直接进入大根堆，而是经小根堆筛选后取小根堆中最大元素进入大根堆）
        //1.新加入的元素先入到小根堆，由小根堆筛选出堆中最小的元素
        minHeap.offer(num);
        int filteredMinNum = minHeap.poll();
        //2.筛选后的【小根堆中的最小元素】进入大根堆
        maxHeap.offer(filteredMinNum);
    }
    count++;
}

public Double GetMedian() {
    if ((count &1） == 1) {//偶数个数
        return new Double((minHeap.peek() + maxHeap.peek())) / 2;
    } else {
        return new Double(minHeap.peek());
    }
}

【理解】

1.第1个数放大顶堆，第2个数放小顶堆，第3个数放大顶堆…
即：奇数个数放大顶堆，偶数个数放小顶堆，
一共奇数个数时，中位数=小顶堆堆顶（中位数下标为偶数）

2.大小顶堆会自动排序，大顶堆始终是堆中最大数，小顶堆始终是堆中最小数…
即：一共偶数个数时，中位数=（大顶堆堆顶+小顶堆堆顶）/2

3.最终，前一半较小的数在大顶堆，后一半较大的数在小顶堆