数据流中的第 K 大元素Java
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# 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。
请实现 KthLargest 类:
- KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
- int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后,返回当前数据流中第 k 大的元素。
示例:
输入:
["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
[[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
输出:
[null, 4, 5, 5, 8, 8]
解释:
KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
kthLargest.add(3); // return 4
kthLargest.add(5); // return 5
kthLargest.add(10); // return 5
kthLargest.add(9); // return 8
kthLargest.add(4); // return 8
提示:
- 1 <= k <= 104
- 0 <= nums.length <= 104
- -104 <= nums[i] <= 104
- -104 <= val <= 104
- 最多调用 add 方法 104 次
- 题目数据保证,在查找第 k 大元素时,数组中至少有 k 个元素
# 思路
维护一个最小堆,堆的元素个数为常量 k,新加入一个元素和堆顶比较,如果比堆顶元素小,丢弃,否则删除堆顶元素,插入新元素。
# 解法
class KthLargest {
// 维护一个最小堆,堆的元素个数为常量 k,新加入一个元素和堆顶比较,如果比堆顶元素小,丢弃,否则删除堆顶元素,插入新元素。
final PriorityQueue<Integer> q ;
final int k;
public KthLargest(int k, int[] nums) {
this.k = k;
q = new PriorityQueue<Integer>(k);
for(int i: nums) {
add(i);
}
}
public int add(int val) {
if(q.size() < k) {
q.offer(val);
}
else if(q.peek() < val) {
q.poll();
q.offer(val);
}
return q.peek();
}
}
/**
* Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
* KthLargest obj = new KthLargest(k, nums);
* int param_1 = obj.add(val);
*/
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# 总结
- 分析出几种情况,然后分别对各个情况实现