LeetCode_Heap_703. Kth Largest Element in a Stream 数据流中的第 K 大元素 【堆】【C++/java】【简单】

目录

​​一，题目描述​​

​​英文描述​​

​​中文描述​​

​​示例与说明​​

​​二，解题思路​​

​​三，AC代码​​

​​C++​​

​​Java​​

​​四，解题过程​​

​​第一博​​

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一，题目描述

英文描述

Design a class to find the kth largest element in a stream. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.

Implement KthLargest class:

KthLargest(int k, int[] nums) Initializes the object with the integer k and the stream of integers nums.
int add(int val) Appends the integer val to the stream and returns the element representing the kth largest element in the stream.

中文描述

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。

示例与说明

 （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）

二，解题思路

第K个最大值理论上有两种思路：

1，把所有数据放进大根堆里，然后pop出k-1个元素，取堆顶元素。但由于本题中堆的数据是不断改变的，所以此方法不行；

2，维持一个大小为k的小根堆，当堆的size达到k时，每加入一个数据需要先和堆顶元素比较，大于堆顶才能push，然后弹出堆顶即可；

三，AC代码

C++

class KthLargest {
public:
    // 这里的greater可以理解为堆中的元素越来越大，因此是小根堆
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> queue;
    int k;
    KthLargest(int k, vector<int>& nums) {
        this->k = k;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            if (queue.size() < k) queue.push(nums[i]);
            else if (queue.top() < nums[i]) {
                queue.push(nums[i]);
                queue.pop();
            }
        }
    }
    
    int add(int val) {
        if (queue.size() < k) queue.push(val);
        else if (queue.top() < val) {
            queue.push(val);
            queue.pop();
        }
        return queue.top();
    }
};

Java

class KthLargest {
    PriorityQueue<Integer> queue;
    int k;
    public KthLargest(int k, int[] nums) {
        this.k = k;
        queue = new PriorityQueue<Integer>(new Comparator<Integer>(){
            public int compare(Integer x, Integer y) {
                return x - y;
            }
        });
        // 也可以这样实现
        // PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>((a, b) -> a - b);
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (queue.size() < k) queue.offer(nums[i]);
            else if (nums[i] > queue.peek()) {
                queue.offer(nums[i]);
                queue.poll();
            }
        }
    }
    
    public int add(int val) {
        if (queue.size() < this.k) {
            queue.offer(val);
        } else if (val > queue.peek()) {
            queue.offer(val);
            queue.poll();
        }
        return queue.size() == 0 ? null : queue.peek();
    }
}

四，解题过程

第一博