1.数据流中的第K大元素
设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。注意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。

请实现 KthLargest 类：

class KthLargest {
	
	// KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
	// int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素。

    public KthLargest(int k, int[] nums) {
        
    }
    
    public int add(int val) {
        
    }
}

示例 1：

输入：
[“KthLargest”, “add”, “add”, “add”, “add”, “add”]
[[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]

输出：[null, 4, 5, 5, 8, 8]

解释：

KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
kthLargest.add(3); // 返回 4
kthLargest.add(5); // 返回 5
kthLargest.add(10); // 返回 5
kthLargest.add(9); // 返回 8
kthLargest.add(4); // 返回 8

示例 2：

输入：
[“KthLargest”, “add”, “add”, “add”, “add”]
[[4, [7, 7, 7, 7, 8, 3]], [2], [10], [9], [9]]

输出：[null, 7, 7, 7, 8]

解释：

KthLargest kthLargest = new KthLargest(4, [7, 7, 7, 7, 8, 3]);
kthLargest.add(2); // 返回 7
kthLargest.add(10); // 返回 7
kthLargest.add(9); // 返回 7
kthLargest.add(9); // 返回 8

提示：
0 <= nums.length <= 104
1 <= k <= nums.length + 1
-104 <= nums[i] <= 104
-104 <= val <= 104
最多调用 add 方法 104 次

2.数据流的中位数
中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数，则没有中间值，中位数是两个中间值的平均值。

例如 arr = [2,3,4] 的中位数是 3 。
例如 arr = [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 。

实现 MedianFinder 类:

class MedianFinder {

	// MedianFinder() 初始化 MedianFinder 对象。
	// void addNum(int num) 将数据流中的整数 num 添加到数据结构中。
	// double findMedian() 返回到目前为止所有元素的中位数。与实际答案相差 10-5 以内的答案将被接受。
	
    public MedianFinder() {
        
    }
    
    public void addNum(int num) {
        
    }
    
    public double findMedian() {
        
    }
}

示例 1：

输入
[“MedianFinder”, “addNum”, “addNum”, “findMedian”, “addNum”, “findMedian”]
[[], [1], [2], [], [3], []]
输出
[null, null, null, 1.5, null, 2.0]

解释
MedianFinder medianFinder = new MedianFinder();
medianFinder.addNum(1); // arr = [1]
medianFinder.addNum(2); // arr = [1, 2]
medianFinder.findMedian(); // 返回 1.5 ((1 + 2) / 2)
medianFinder.addNum(3); // arr[1, 2, 3]
medianFinder.findMedian(); // return 2.0

提示:
-105 <= num <= 105
在调用 findMedian 之前，数据结构中至少有一个元素
最多 5 * 104 次调用 addNum 和 findMedian