295.数据流的中位数
常规思想： 直接一个数组，中位数就是数组长度的中间值。那么查找中位数的时间复杂度就为o(1)，增加每个数的复杂度就为o(n)，因为要移动数组。
优化： 不要用一整个数组，而是用两个数组存储。因为我们只需要最接近中间的两个数，所以用一个大根堆和一个小根堆就可以解决问题。 left用大根堆，right用小根堆，堆顶元素就是最靠近中位数的值。
堆可以用优先队列api：
priority_queue<int, vector<int>, less<int>> big_heap//大根堆
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> small_heap//小根堆
需要注意的是， 默认是大根堆，里面是less，方便记忆。 具体涉及到底层堆堆实现，底层堆进行调整的时候先比较 son < son + 1, dad < son则交换，那么选择小于号的结果就是将最大的元素置换了上来，那么此堆就为大根堆。
