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。
思路：这个题好复杂。。。。
创建优先级队列维护大顶堆和小顶堆两个堆，并且小顶堆的值都大于大顶堆的值，2个堆个数的差值小
于等于1，所以当插入个数为奇数时：大顶堆个数就比小顶堆多1，中位数就是大顶堆堆头；当插入个数为偶数
时，使大顶堆个数跟小顶堆个数一样，中位数就是 2个堆堆头平均数。也可使用集合类的排序方法
要保证最大堆中的数字都小于最小堆中的数字。可以把新的数据放入最大堆，接着把最大堆中的最大的数字拿出那插入最小堆，这样就保证了最小堆中的所有数据都大于最大堆的数据。
在这里还涉及到优先队列的部分，这部分我有点忘了，把一些点补充在这里：
优先级队列从队列中取出的是具有最高优先权的元素。PriorityQueue是从JDK1.5开始提供的新的数据结构接口。
如果不提供Comparator的话，优先队列中元素默认按自然顺序排列，也就是数字默认是小的在队列头（从小到大），字符串则按字典序排列
对于这种解法，插入的时间复杂度是O(logn)，得到中位数的时间复杂度是O(1).
代码：
int count = 0;
PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(); //这个优先队列的顺序使从小到大
PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(16, new Comparator<Integer>() {
@Override //这个是匿名类，重写了compare方法，注意返回值的写法，这里这样写就是使得
public int compare(Integer o1, Integer o2) { //优先队列的排序是从大到小
return o2.compareTo(o1);
}
});
public void Insert(Integer num) {
count++;
// 当数据的个数为奇数时，进入大根堆
if ((count & 1) == 1) { //在判断奇数偶数时使用按位与
minHeap.offer(num); //加入最小堆，然后取出最小的元素加入最大堆
maxHeap.offer(minHeap.poll());
} else {
maxHeap.offer(num);
minHeap.offer(maxHeap.poll());
}
}
public Double GetMedian() {
if (count == 0)
return null;
// 当数据个数是奇数时，中位数就是大根堆的顶点
if ((count & 1) == 1) {
return Double.valueOf(maxHeap.peek()); //这块返回的是Double的数据类型，注意要改变下类型
} else {
return Double.valueOf((minHeap.peek() + maxHeap.peek())) / 2;
}
}