牛客网 数据流中的中位数（大根堆 小根堆的使用）

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。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。

解题：

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

public class Solution {
    private int count = 0;
    private PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();//小根堆，存放数据流中较大的一半数 顶点为其中最小的数
    //大根堆，存放数据流中较小的一半数 顶点为其中最大的数
    private PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(15, new Comparator<Integer>() {
        @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
            return o2 - o1;
        }
    });

    public void Insert(Integer num) {
        if (count %2 == 0) {//当数据总数为偶数时，新加入的元素，应当进入小根堆
            //（注意不是直接进入小根堆，而是经大根堆筛选后取大根堆中最大元素进入小根堆）
            //1.新加入的元素先入到大根堆，由大根堆筛选出堆中最大的元素
            maxHeap.offer(num);
            int filteredMaxNum = maxHeap.poll();
            //2.筛选后的【大根堆中的最大元素】进入小根堆
            minHeap.offer(filteredMaxNum);
        } else {//当数据总数为奇数时，新加入的元素，应当进入大根堆
            //（注意不是直接进入大根堆，而是经小根堆筛选后取小根堆中最大元素进入大根堆）
            //1.新加入的元素先入到小根堆，由小根堆筛选出堆中最小的元素
            minHeap.offer(num);
            int filteredMinNum = minHeap.poll();
            //2.筛选后的【小根堆中的最小元素】进入大根堆
            maxHeap.offer(filteredMinNum);
        }
        count++;
    }

    public Double GetMedian() {
        if (count %2 == 0) {
            return new Double((minHeap.peek() + maxHeap.peek())) / 2;
        } else {
            return new Double(minHeap.peek());
        }
    }
}