LeetCode 295. 数据流的中位数（大小堆）

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：
addNum(1)
addNum(2)
findMedian() -> 1.5
addNum(3) 
findMedian() -> 2

进阶:
如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？
如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？

class MedianFinder {
	priority_queue<int> maxHeap;
	priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> minHeap;
	int n = 0;//数据计数
public:
    MedianFinder() {}
    
    void addNum(int num) {
    	++n;
    	if(maxHeap.size() <= minHeap.size())
    	{
            if(maxHeap.empty() || num <= minHeap.top())
                maxHeap.push(num);
    		else//(num > minHeap.top())
    		{
    			maxHeap.push(minHeap.top());
    			minHeap.pop();
    			minHeap.push(num);
    		}    			
    	}
    	else// maxHeap.size() > minHeap.size()
    	{
    		if(num < maxHeap.top())
    		{
    			minHeap.push(maxHeap.top());
    			maxHeap.pop();
    			maxHeap.push(num);
    		}
    		else
    			minHeap.push(num);
    	}
    }
    
    double findMedian() {
        if(n%2 == 1)
        	return maxHeap.top();
        return (maxHeap.top()+minHeap.top())/2.0;
    }
};