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专栏：50多种数据结构透澈礼服耳光 调教

专栏：50多种经典图论算法一齐掌持

一网友在干预拜托阶段之后，因为已经获取国度奖学金，hr决定在现存的薪资结构上在特别累加500元，这证实奖学金在口试的时候照旧灵验的。虽然大学里的奖学金不一定王人是按照测验分数来定的，还有一部分是笔据我方平素的施展累加的积分。

记安妥年在找职责的时候有的hr告成就说了英语过六级，工资要比没过六级的高一些。这证实奖学金，英语六级(非英语专科的学生)，致使还有一些谋略机文凭(三级，四级)在找职责的时候照旧有一定的匡助。

--------------底下是今天的算法题--------------

来看下今天的算法题，这题是LeetCode的第703题：数据流中的第 K 大元素。

问题描摹

起头：LeetCode第703题

难度：浅薄

商酌一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。留意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。

请杀青 KthLargest 类：

1，KthLargest(int k， int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 开动化对象。

2，int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，复返现时数据流中第 k 大的元素。

示例1：

输入： ["KthLargest"， "add"， "add"， "add"， "add"， "add"] [[3， [4， 5， 8， 2]]， [3]， [5]， [10]， [9]， [4]] 输出：[null，bt核工厂发布器 4， 5， 5， 8， 8] 诠释： KthLargest kthLargest = new KthLargest(3， [4， 5， 8， 2]); kthLargest.add(3); // 复返 4 kthLargest.add(5); // 复返 5 kthLargest.add(10); // 复返 5 kthLargest.add(9); // 复返 8 kthLargest.add(4); // 复返 8

示例2：

输入： ["KthLargest"， "add"， "add"， "add"， "add"] [[4， [7， 7， 7， 7， 8， 3]]， [2]， [10]， [9]， [9]] 输出：[null， 7， 7， 7， 8] 诠释： KthLargest kthLargest = new KthLargest(4， [7， 7， 7， 7， 8， 3]); kthLargest.add(2); // 复返 7 kthLargest.add(10); // 复返 7 kthLargest.add(9); // 复返 7 kthLargest.add(9); // 复返 8

0 <= nums.length <= 10^4

1 <= k <= nums.length + 1

-10^4 <= nums[i] <= 10^4

-10^4 <= val <= 10^4

最多调用 add 法式 10^4 次

问题分析

这题是让找出数据流排序之后第 k 大的元素，如若每次添加的时候王人要排序，这么细目是不行的， 咱们不错使用 最小堆 来解这题。

堆中的元素个数不成普及 k ，当普及的时候就把饱和的移除，因为是最小堆，是以移除的细目是堆中最小的，这么就不错保证 前 k 大的元素王人在堆中，其中堆顶元素便是第 k 大的值 。

JAVA：

class KthLargest {
    PriorityQueue
       
  pq; // 最小堆      final  int k;      public KthLargest(int k， int[] nums) {          this.k = k;         pq =  new PriorityQueue<>(k);          for ( int num : nums)             add(num);     }      public int add(int val) {         pq.offer(val);          if (pq.size() > k) // 如若大于k个，把饱和的移除。             pq.poll();          return pq.peek();     } }

C++：

class KthLargest {

private:
    priority_queue

 ， std::greater<>> pq;// 最小堆     const int k; public:     KthLargest(int k， vector

  &nums) : k(k) {         for (int num: nums)             add(num);     }     int add(int val) {         pq.push(val);         if (pq.size() > k)             pq.pop();         return pq.top();     } };

Python：

class KthLargest:
    def __init__(self， k: int， nums: List[int]):
        self.k = k
        self.pq = []
        for num in nums:
            self.add(num)

    def add(self， val: int) -> int:
        heapq.heappush(self.pq， val)
        if len(self.pq) > self.k:
            heapq.heappop(self.pq)
        return self.pq[0]

笔者简介

博哥，本名：王一博，毕业十多年， 作家，专注于 数据结构和算法 的老师，在民众30多个算法网站中累计作念题2000多谈耳光 调教，在公众号中写算法题解800多题，对算法题有我方独有的解题想路息争题妙技，可爱的不错给个热心，也不错 下载我整理的1000多页的PDF算法文档 。