# 「力扣」第 703 题:数据流中的第 K 大元素(简单)
# 题目描述
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:
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。
示例:
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); // return 4
kthLargest.add(5); // return 5
kthLargest.add(10); // return 5
kthLargest.add(9); // return 8
kthLargest.add(4); // return 8
提示:
1 <= k <= 10^4
0 <= nums.length <= 10^4
-10^4 <= nums[i] <= 10^4
-10^4 <= val <= 10^4
- 最多调用
add
方法10^4
次 - 题目数据保证,在查找第
k
大元素时,数组中至少有k
个元素
参考代码:
import java.util.PriorityQueue;
public class KthLargest {
private PriorityQueue<Integer> minHeap;
private int k;
public KthLargest(int k, int[] nums) {
this.minHeap = new PriorityQueue<>(k);
this.k = k;
for (int num : nums) {
add(num);
}
}
public int add(int val) {
minHeap.offer(val);
if (minHeap.size() > k) {
minHeap.poll();
}
return minHeap.peek();
}
}
作者:liweiwei1419 链接:https://suanfa8.com/priority-queue/solutions/0703-kth-largest-element-in-a-stream 来源:算法吧 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。