中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数，则没有中间值，中位数是两个中间值的平均值。

• 例如arr = [2,3,4]的中位数是3。
• 例如arr = [2,3]的中位数是(2 + 3) / 2 = 2.5。

实现 MedianFinder 类:

• MedianFinder()初始化MedianFinder对象。

• void addNum(int num)将数据流中的整数num添加到数据结构中。

• double findMedian()返回到目前为止所有元素的中位数。与实际答案相差10-5以内的答案将被接受。

示例 1：

输入["MedianFinder", "addNum", "addNum", "findMedian", "addNum", "findMedian"] [[], [1], [2], [], [3], []]输出[null, null, null, 1.5, null, 2.0]解释MedianFinder medianFinder = new MedianFinder(); medianFinder.addNum(1); // arr = [1] medianFinder.addNum(2); // arr = [1, 2] medianFinder.findMedian(); // 返回 1.5 ((1 + 2) / 2) medianFinder.addNum(3); // arr[1, 2, 3] medianFinder.findMedian(); // return 2.0

提示:

• -105 <= num <= 105
• 在调用findMedian之前，数据结构中至少有一个元素
• 最多5 * 104次调用addNum和findMedian

class MedianFinder { priority_queue<int> lo;//大根堆 priority_queue<int,vector<int>,greater<>> hi;//小根堆 public: MedianFinder() { } void addNum(int num) { lo.push(num); hi.push(lo.top()); lo.pop(); if(hi.size()>lo.size()) { lo.push(hi.top()); hi.pop(); } } double findMedian() { if(lo.size()>hi.size()) return lo.top(); else return (lo.top()+hi.top())/2.0; } }; /** * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such: * MedianFinder* obj = new MedianFinder(); * obj->addNum(num); * double param_2 = obj->findMedian(); */