数据流中的第K大元素

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。

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。

解法

建立一个有 k 个元素的小根堆。add 操作时：

• 若堆元素少于 k 个，直接添加到堆中；
• 若堆元素有 k 个，判断堆顶元素 peek() 与 val 的大小关系：若 peek() >= val，直接返回堆顶元素；若 peek() < val，弹出堆顶元素，将 val 添加至堆中，然后返回堆顶。

class KthLargest {

    PriorityQueue<Integer> queue;
    
    private int size = 0;
    
    public KthLargest(int k, int[] nums) {
        size = k;
        queue = new PriorityQueue<>(k, Integer::compareTo);
        int gap = nums.length - k;
        if (gap > 0) {
            for (int i = 0; i < k; ++i) {
                queue.offer(nums[i]);
            }
            for (int i = k; i < nums.length; ++i) {
                add(nums[i]);
            }
        } else {
            for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
                queue.offer(nums[i]);
            }
        }
    }
    
    public int add(int val) {
        if (queue.size() < size) {
            queue.offer(val);
            return queue.peek();
        }
        
        if (queue.peek() >= val) {
            return queue.peek();
        }
        
        queue.poll();
        queue.offer(val);
        return queue.peek();
        
    }
}

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