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中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是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。

示例：
addNum(1)
addNum(2)
findMedian() -> 1.5
addNum(3)
findMedian() -> 2

进阶:
如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？
如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？
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class MedianFinder:

    def __init__(self):
        """
        initialize your data structure here.
        """
        self.res = []


    def addNum(self, num: 'int') -> 'None':
        self.res.append(num)


    def findMedian(self) -> 'float':
        a = self.res
        a.sort()
        l = len(a)
        if l%2==0:
            return (a[l//2 - 1]+a[l//2])/2
        elif l%2==1:
            return a[l//2]



# Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
# obj = MedianFinder()
# obj.addNum(num)
# param_2 = obj.findMedian()
