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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)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
  • 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

//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class KthLargest {

    private PriorityQueue<Integer> pq;
    private int k;

    public KthLargest(int k, int[] nums) {
        pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>(){
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o1.compareTo(o2);
            }
        });
        this.k = k;
        for (int num : nums) {
            add(num);
        }
    }

    public int add(int val) {
        pq.add(val);
        if (pq.size() > this.k) {
            pq.poll();
        }

        return pq.peek();
    }
}

/**
 * Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
 * KthLargest obj = new KthLargest(k, nums);
 * int param_1 = obj.add(val);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

文章作者: 倪春恩
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