有一個遠遠不斷的吐出整數的數據流，假設你有足夠的空間來保存吐出的數，請設計一個名叫MedianHolder的結構，MedianHolder可以隨時去的之前吐出所有數的中位數。
要求：1.如果MedianHolder已經保存了吐出的N個數，那麼任意時刻將一個新數加入到MedianHolder的過程，其時間複雜度爲O(logN)。
2.取得已經吐出的N個數整體的中位數的過程，時間複雜度爲O(1)。
思路：準備兩個堆，一個大根堆，一個小根堆。力爭做到如果排完序之後，前n/2個數放在大根堆裏面，後n/2個數放在小根堆裏面。這樣大根堆的堆頂和小根堆的堆頂就一定能壓中中位數。比如7,3,4,5這樣一個數據流，就把3,4放在大根堆裏面，4在堆頂；7,5放在小根堆裏面，5在堆頂。則4和5正好是可以壓中中位數的位置。
具體做法是：一開始兩個堆都是空的，遇到的第一個數默認放在大根堆裏面，新的數記爲new_number，如果這個數小於等於大根堆的堆頂，就把new_number放到大根堆的堆頂去；如果new_number大於大根堆的堆頂，就放到小根堆裏面去。如果不平也好解決。比如如果第一個數是5，就把5放到大根堆裏面，接下來再遇到3，則3放到大根堆裏面去，這個時候大根堆有2個數，小根堆有0個數，而我們每加一個數，都考察一下兩個堆的size大小是否超過1 。當一個size是2一個size是0的時候就超過了，這個時候大根堆的堆頂彈出一個5進小根堆，就又平了。接下里再遇到一個數6，大於大根堆的堆頂3，則6直接進小根堆；接下來又來一個數4,4比3大，則4也進小根堆，這時候兩個堆size差值又超過1了，則小根堆的堆頂彈出一個4進大根堆，此時大根堆堆頂是5，小根堆堆頂是4，又壓中了中位數的位置。所以整個策略就是，只關心大根堆的堆頂，判斷當前數與大根堆堆頂的關係來決定當前數進大根堆還是小根堆。如果兩個堆的size大小超過了1，就讓較大的堆的堆頂彈出進另外一個堆。這樣一直可以保證前n/2個數放在大根堆裏面，後n/2個數放在小根堆裏面。