拓展：两个二叉堆实现中位数算法

如果输入一个数组，让你求中位数，这个好办，排个序，如果数组长度是奇数，最中间的一个元素就是中位数，如果数组长度是偶数，最中间两个元素的平均数作为中位数。

如果数据规模非常巨大，排序不太现实，那么也可以使用概率算法，随机抽取一部分数据，排序，求中位数，作为所有数据的中位数。

本文说的中位数算法比较困难，也比较精妙，是力扣第 295 题「数据流的中位数」：

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

// 题目让你设计这样一个类
class MedianFinder {

    // 添加一个数字
    public void addNum(int num) {}

    // 计算当前添加的所有数字的中位数
    public double findMedian() {}
}

// 题目让你设计这样一个类
class MedianFinder {
public:
    // 添加一个数字
    void addNum(int num) {}

    // 计算当前添加的所有数字的中位数
    double findMedian() {}
};

# 题目让你设计这样一个类
class MedianFinder:
    # 添加一个数字
    def addNum(self, num: int) -> None:
        pass
    
    # 计算当前添加的所有数字的中位数
    def findMedian(self) -> float:
        pass

// 题目让你设计这样一个类
type MedianFinder struct {}

// 添加一个数字
func (this *MedianFinder) AddNum(num int) {}

// 计算当前添加的所有数字的中位数
func (this *MedianFinder) FindMedian() float64 {}

// 题目让你设计这样一个类
var MedianFinder = function() {
    
    // 添加一个数字
    this.addNum = function(num) {};
    
    // 计算当前添加的所有数字的中位数
    this.findMedian = function() {};
};

其实，所有关于「流」的算法都比较难，比如我在后文 谈谈游戏中的随机算法 写过如何从数据流中等概率随机抽取一个元素，如果说你没有接触过这个问题的话，还是很难想到解法的。

这道题要求在数据流中计算平均数，我们先想一想常规思路。

尝试分析

一个直接的解法可以用一个数组记录所有 addNum 添加进来的数字，通过插入排序的逻辑保证数组中的元素有序，当调用 findMedian 方法时，可以通过数组索引直接计算中位数。

但是用数组作为底层容器的问题也很明显，addNum 搜索插入位置的时候可以用二分搜索算法，但是插入操作需要搬移数据，所以最坏时间复杂度为 O(N)。

那换链表？链表插入元素很快，但是查找插入位置的时候只能线性遍历，最坏时间复杂度还是 O(N)，而且 findMedian 方法也需要遍历寻找中间索引，最坏时间复杂度也是 O(N)。

那么就用平衡二叉树呗，增删查改复杂度都是 O(logN)，这样总行了吧？

比如用 Java 提供的 TreeSet 容器，底层是红黑树，addNum 直接插入，findMedian 可以通过当前元素的个数推出计算中位数的元素的排名。

很遗憾，依然不行，这里有两个问题：

第一，TreeSet 是一种 Set，其中不存在重复元素的元素，但是我们的数据流可能输入重复数据的，而且计算中位数也是需要算上重复元素的。

第二，TreeSet 并没有实现一个通过排名快速计算元素的 API。假设我想找到 TreeSet 中第 5 大的元素，并没有一个现成可用的方法实现这个需求。

除了平衡二叉树，还有没有什么常用的数据结构是动态有序的？优先级队列（二叉堆）行不行？

好像也不太行，因为优先级队列是一种受限的数据结构，只能从堆顶添加/删除元素，我们的 addNum 方法可以从堆顶插入元素，但是 findMedian 函数需要从数据中间取，这个功能优先级队列是没办法提供的。

可以看到，求个中位数还是挺难的，我们使尽浑身解数都没有一个高效地思路，下面直接来看解法吧，比较巧妙。