【剑指offer】41、数据流中的中位数、Python

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。
思路：
用两个容器，一个最大堆，一个最小堆，（升序——大顶堆，降序——小顶堆），奇数放入大顶堆，偶数放小顶堆，堆顶就是中间的两个元素，记住如，放入大顶堆时要先放入小顶堆，重新排序小顶堆，然后将小顶堆的堆顶放入大顶堆，放入小顶堆同理，如此可保障大顶堆元素 < 小顶堆元素，保持有序。
注：Python2 ：1/2 = 0 ，1.0/2 = 0.5，就是要浮点型的运算结果才会有小数
Python3 ：1/2 = 0.5，1//2 = 0

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def __init__(self):
        self.min = []
        self.max = []
        self.count= 0
    def Insert(self, num):
        # write code here
        self.count+=1
        if self.count%2 ==1:
            self.max.append(num)
            self.max_heap(self.max)
            self.min.append(self.max.pop(0))
            self.min_heap(self.min)
        else:
            self.min.append(num)
            self.min_heap(self.min)
            self.max.append(self.min.pop(0))
            self.max_heap(self.max)
    def GetMedian(self,n=0):
        # write code here
        if self.count%2 ==1:
            print('min:',self.min)
            print('max',self.max)
            return self.min[0]

        else:
            
            print('min:',self.min)
            print('max',self.max)
            return (self.min[0]+self.max[0]+0.0)/2
    def max_heap(self,s):
        start = int(len(s)/2-1)
        n = len(s)
        for i in range(start,-1,-1):
            self.max_sort(s,i,n-1)
        for j in range(n-1,0,-1):
            s[0],s[j] = s[j],s[0]
            self.max_sort(s,0,j-1)
        return s
    def max_sort(self,s,start,end):
        root = start
        while True:
            child = 2*root+1
            if child >end :
                break
            if child+1 <=end and s[child]s[root]:
                s[child],s[root]=s[root],s[child]
                root = child
            else:
                break
    def min_heap(self,s):
        start = int(len(s)/2-1)
        n = len(s)
        for i in range(start,-1,-1):
            self.min_sort(s,i,n-1)
        for j in range(n-1,0,-1):
            s[0],s[j] = s[j],s[0]
            self.min_sort(s,0,j-1)
        return s
    def min_sort(self,s,start,end):
        root = start
        while True:
            child = 2*root+1
            if child >end :
                break
            if child+1 <=end and s[child]>s[child+1]:
                child = child+1
            if s[child]