数据流中的中位数

有一个数据流一直输入字符，用insert方法插入数据，用另一个方法获得中位数。这个题的做法就是构建堆结构，一个为最小堆，一个为最大堆，因为数组的长度是变化的，所以直接用优先级队列吧。
插入之后保证最小堆的数全部大于最大堆，且两边数目不能相差超过1。所以如果现在个数为偶数，则下一个插入最大堆，那怎么保证此时插入的数据小于全部的最小堆呢，就是先把数据插入最小堆，返回堆顶之后再插入最大堆。如果此时个数为奇数，说明上一个一定插入的是最大堆，则现在要插入最小堆，怎么做和上面类似
获得中位数的时候就是如果个数为奇数返回最小堆堆顶，如果个数为偶数，则返回两个堆顶之和，注意这里返回的时候要先利用new Double变成double类型之后再除以2。
此时得到中位数的复杂度为O（1），插入复杂度为O（logn）

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;
public class Solution {PriorityQueue<Integer> smallP=new PriorityQueue<Integer>((Integer a,Integer b)->{return a-b;});//其实默认就是小顶堆，试一下拉姆达表达式  PriorityQueue<Integer> bigP=new PriorityQueue<Integer>(new Comparator<Integer>(){public int compare(Integer a,Integer b){return b-a;}});int count=0;public void Insert(Integer num) {if((count&1) ==1){smallP.offer(num);num=smallP.poll();bigP.offer(num);count++;}else{bigP.offer(num);num=bigP.poll();smallP.offer(num);count++;}}public Double GetMedian() {if((count&1) ==1){//因为插的时候是如果为偶数则插到小顶堆，所以弹出也是小顶堆.return new Double(smallP.peek());}else{return new Double(bigP.peek()+smallP.peek())/2;}}}

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