题目

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。

你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器,它包含数据流中的初始元素。每次调用 KthLargest.add,返回当前数据流中第K大的元素。

示例:

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

说明:

你可以假设 nums 的长度≥ k-1 且k ≥ 1。

解答

思路:

用堆(优先队列)。Python标准库heapq封装了堆的常用方法,默认为小顶堆,堆顶即为最小元素。新建一个大小为k的堆,将nums前k大的加入堆。val大于堆顶元素(第K大),踢掉堆顶元素,加入val

通过代码如下:

from heapq import *

class KthLargest:

    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
self.k = k
self.q = []
for x in nums:
self.add(x) def add(self, val: int) -> int:
if len(self.q) < self.k: # 堆没满,加入堆
heappush(self.q, val)
elif val > self.q[0]: # val大于堆顶元素(第K大),踢掉堆顶元素,加入val
heapreplace(self.q, val)
return self.q[0] # 堆顶

时间复杂度:N·log(k)

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