题目表述：

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。

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

https://leetcode-cn.com/problems/shu-ju-liu-zhong-de-zhong-wei-shu-lcof/

解题思路：

栈的题目做多了，一开始想用栈存储，保证栈内是有序存储，但因为栈的特殊性，每次要加入新值，就要把部分甚至全部元素全pop到另一个栈存储，这时间复杂度和空间复杂度都太高了。于是选择用vector。
每次要加入新元素时，就挨个比较，直到遇到比他小的元素，把新元素放到该元素后，从而保证vector内存储的是从小到大的有序数值，这样在求中位数的时候只需要取中间位置的元素就行了。
看了评论很多人用来大顶堆 小顶堆，因为自己还没有复习到，所以没有想到，还是要多加学习呀！

c++代码：

class MedianFinder {
public:
    /** initialize your data structure here. */
    vector<int>nums;
    MedianFinder() {

    }
    
    void addNum(int num) {
        if(nums.empty()) nums.push_back(num);
        else{
            int i = nums.size() - 1;
			nums.resize(i + 2);
			while (i >= 0 && nums[i] > num) {
				nums[i + 1] = nums[i];
				--i;
			}
			nums[i + 1] = num;
        }
    }
    
    double findMedian() {
        if(nums.empty()) return 0;
        double res;
        if(nums.size()==1) return nums[0];
        if(nums.size()%2==0){
            res=nums[nums.size()/2];
            res+=nums[nums.size()/2-1];
            return res/2;
        }
        else{
            return nums[nums.size()/2];
        }
        
    }
};

/**
 * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
 * MedianFinder* obj = new MedianFinder();
 * obj->addNum(num);
 * double param_2 = obj->findMedian();
 */