剑指 Offer 41. 数据流中的中位数

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。

例如，

[2,3,4] 的中位数是 3

[2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5

设计一个支持以下两种操作的数据结构：

void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。
double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。
示例 1：

输入：
["MedianFinder","addNum","addNum","findMedian","addNum","findMedian"]
[[],[1],[2],[],[3],[]]
输出：[null,null,null,1.50000,null,2.00000]
示例 2：

输入：
["MedianFinder","addNum","findMedian","addNum","findMedian"]
[[],[2],[],[3],[]]
输出：[null,null,2.00000,null,2.50000]


限制：

最多会对 addNum、findMedian 进行 50000 次调用。
注意：本题与主站 295 题相同：
https://leetcode-cn.com/problems/find-median-from-data-stream/

解题思路：

www.bilibili.com/video/BV1CK…

堆：

import heapq
class MedianFinder:

    def __init__(self):
        """
        initialize your data structure here.
        """
        self.minHeap = []
        self.maxHeap = []

    def addNum(self, num: int) -> None:
        if len(self.maxHeap) == len(self.minHeap):
            heappush(self.minHeap, -heappushpop(self.maxHeap, -num))
        else:
            heappush(self.maxHeap, -heappushpop(self.minHeap, num))      
        
    def findMedian(self) -> float:
        if len(self.maxHeap) == len(self.minHeap):
            return (self.minHeap[0]-self.maxHeap[0])/2.0
        else:
            return self.minHeap[0]