查找数据流中的中位数——各种数据结构的效率比较

在数据流中查找中位数，需要动态容器保存。其中涉及到插入操作和查找操作。

综上得知，采用AVL树和最大最小堆来实现是较为理想的。但是AVL树没有现成的函数库，需要自己实现，比较困难。但我们却可以利用C++的STL函数push_heap、pop_heap以及vector实现堆。

那么如何用最大堆和最小堆来寻找中位数呢？
思路是这样的，把数据流的数据分为前后两部分，前面一部分用最大堆实现，后面一部分用最小堆实现，并且最大堆的所有数都小于最小堆的最小值。最大堆的第一个数就是前一部分的最大值，最小堆的第一个数就是后一部分的最小值。中位数就是这两者的平均值（当数据总量为偶数时），或者两者其中之一（当数据总量为奇数时）。