数据流中的中位数（顶堆）

public class HeapSort {
    public static void heapSort(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length == 0) {
            return;
        }
        int len = arr.length;
        // 构建大顶堆，这里其实就是把待排序序列，变成一个大顶堆结构的数组
        buildMaxHeap(arr, len);
 
        // 交换堆顶和当前末尾的节点，重置大顶堆
        for (int i = len - 1; i > 0; i--) {
            swap(arr, 0, i);
            len--;
            heapify(arr, 0, len);
        }
    }
 
    private static void buildMaxHeap(int[] arr, int len) {
        // 从最后一个非叶节点开始向前遍历，调整节点性质，使之成为大顶堆
        for (int i = (int)Math.floor(len / 2) - 1; i >= 0; i--) {
            heapify(arr, i, len);
        }
    }
 
    private static void heapify(int[] arr, int i, int len) {
        // 先根据堆性质，找出它左右节点的索引
        int left = 2 * i + 1;
        int right = 2 * i + 2;
        // 默认当前节点（父节点）是最大值。
        int largestIndex = i;
        if (left < len && arr[left] > arr[largestIndex]) {
            // 如果有左节点，并且左节点的值更大，更新最大值的索引
            largestIndex = left;
        }
        if (right < len && arr[right] > arr[largestIndex]) {
            // 如果有右节点，并且右节点的值更大，更新最大值的索引
            largestIndex = right;
        }
 
        if (largestIndex != i) {
            // 如果最大值不是当前非叶子节点的值，那么就把当前节点和最大值的子节点值互换
            swap(arr, i, largestIndex);
            // 因为互换之后，子节点的值变了，如果该子节点也有自己的子节点，仍需要再次调整。
            heapify(arr, largestIndex, len);
        }
    }
    private static void swap (int[] arr, int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }
}

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
public class Solution {

    private int count = 0;
    //默认升序排列，也就是默认为最小堆
    private PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
    //通过重写Comparator接口的compare方法，构建一个逆序排列的最大堆
    private PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>( new Comparator<Integer>() {
        @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
            return o2 - o1;
        }
    });

    public void Insert(Integer num) {
        if (count %2 == 0) {
            //最大堆插入一个元素之后，内部会自动重新构建一个最大堆maxheapify
            maxHeap.offer(num);
            //remove并返回第一个元素
            int temp = maxHeap.poll();
            //插入到最小堆，内部同样进行minheapify
            minHeap.offer(temp);
        } else {
            minHeap.offer(num);
            int temp = minHeap.poll();
            maxHeap.offer(temp);
        }
        count++;
    }

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

}