703. 数据流中的第K大元素(简单)

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。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-a-stream

思路：

这里使用java自带的优先队列即可（默认mini堆，满足要求，队头元素即为第k大），优先队列自动排序，维护优先队列的规模为k，当优先队列中元素个数比k小时，直接添加到队列中，如果超过，且要加入的元素比队头元素大，则弹出队头元素，放入新元素

  • 其他思路：OS树想想是否可以做

代码：

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class KthLargest {
    //使用优先队列来完成,其实也就是小根堆，求大用小，求小用大
    PriorityQueue<Integer> queue;
    int size=0;
    public KthLargest(int k, int[] nums) {
        queue = new PriorityQueue<Integer>();
        size = k;
        for(int num:nums){
            add(num);
        }
    }
    public int add(int val) {
        //如果优先队列中没有这么多元素，可以直接进
        if(queue.size()<size){
            queue.offer(val);
        }else if(val>queue.peek()){//如果val大于队头元素
            queue.poll();//弹出第一个元素
            queue.offer(val);
        }
        return queue.peek();//返回队头元素
    }
}
/**
 * Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
 * KthLargest obj = new KthLargest(k, nums);
 * int param_1 = obj.add(val);
 */