Leetcode 703. 数据流中的第K大元素

1.题目要求

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。

2.解题思路

一般地，堆和堆排序——解决 "贪心算法及其类似问题" 的利器。

# 思路：我们可以用一个小根堆来做，并且限制堆的大小为k，初始化时把nums的每个数都push到堆中，如果堆的大小大于k，就pop一个元素。对于add方法也是同理。

# 这里使用的数据结构是C++中的“优先队列（priority_queue）"，包含在头文件<queue>中。优先队列具有队列的所有特性，包括基本操作，只是在这基础上添加了内部的一个排序，它本质是一个堆实现的。

定义：priority_queue<Type, Container, Functional>

       Type 就是数据类型，

       Container 就是容器类型（Container必须是用数组实现的容器，比如vector,deque等等，但不能用 list。STL里面默认用的是vector），

       Functional 就是比较的方式，当需要用自定义的数据类型时才需要传入这三个参数，使用基本数据类型时，只需要传入数据类型，默认是大根堆 。

 

//降序队列（大根堆）
priority_queue <int,vector<int>,less<int> >q;

 

//升序队列（小根堆）
priority_queue <int,vector<int>,greater<int> > q;

 

另外，greater和less是std实现的两个仿函数（就是使一个类的使用看上去像一个函数。其实现就是类中实现一个operator()，这个类就有了类似函数的行为，就是一个仿函数类了）

 

//示例
#include<iostream>
#include <queue>
using namespace std;
int main()
{
    //对于基础类型 默认是大顶堆
    priority_queue<int> a;
    //等同于 priority_queue<int, vector<int>, less<int> > a;

    //             这里一定要有空格，不然成了右移运算符↓
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > c;  //这样就是小顶堆
    priority_queue<string> b;

    for (int i = 0; i < 5; i++)
    {
        a.push(i);
        c.push(i);
    }
    while (!a.empty())
    {
        cout << a.top() << ' ';
        a.pop();
    }
    cout << endl;

    while (!c.empty())
    {
        cout << c.top() << ' ';
        c.pop();
    }
    cout << endl;

    b.push("abc");
    b.push("abcd");
    b.push("cbd");
    while (!b.empty())
    {
        cout << b.top() << ' ';
        b.pop();
    }
    cout << endl;
    return 0;
}

//输出

cbd abcd abc

3.我的代码

Leetcode上提交的执行时间为36ms.

/**
* Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
* KthLargest obj = new KthLargest(k, nums);
* int param_1 = obj.add(val);
*/

class KthLargest {
public:
    KthLargest(int k, vector<int> nums) {
        //限制堆的大小为k
        size = k;

        for (int i = ; i < nums.size(); i++){
            heap.push(nums[i]);

            //堆大小超过k,pop出一个元素
            if (heap.size() > k) heap.pop();
        }
    }
        //操作原理同上
        int add(int val) {
            heap.push(val);
            if (heap.size() > size) heap.pop();
            return heap.top();    }

private:
    //升序队列（小根堆），STL中存在的一种优先队列，本质用堆实现的
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> heap;
    int size;
};
 

4.用时更少的范例

这是leetcode上执行时间最短的提交代码，执行时间为28ms。思路同上，代码几乎相同。虽然运行快了一些，但是个人认为上面解法中的代码写法更加安全规范。

因为，一般“数据元素”都是定为private的，这样程序安全性更高。

class KthLargest {
public:

    //定义放在前面了
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;
    int size;

    KthLargest(int k, vector<int> nums) {
        size=k;
        for(int i=;i<nums.size();i++) {
            pq.push(nums[i]);
            if(pq.size()>k) pq.pop();
        }
    }

    int add(int val) {
        pq.push(val);
        if(pq.size()>size) pq.pop();
        return pq.top();
    }
};
 

参考博客：

1：https://blog.csdn.net/qq_26410101/article/details/81977685   Kth Largest Element in a Stream 数据流中的第K大元素

2：https://blog.csdn.net/weixin_36888577/article/details/79937886   c++优先队列(priority_queue)用法详解