703. 数据流中的第 K 大元素
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 <= 1040 <= nums.length <= 104-104 <= nums[i] <= 104-104 <= val <= 104add 方法 104 次k 大元素时，数组中至少有 k 个元素相似题目
原站题解
java 解法, 执行用时: 143 ms, 内存消耗: 53 MB, 提交时间: 2019-04-06 23:23:21
class KthLargest {
private Queue<Integer> minHeap;
private int k;
public KthLargest(int k, int[] nums) {
minHeap = new PriorityQueue<>(k); //只维护K个元素，堆顶就是第K小
this.k = k;
for (int i : nums)
add(i);
}
// 满了弹出去最小的
public int add(int val) {
if ( minHeap.size() < this.k ) {
minHeap.add(val);
} else {
if ( val > minHeap.peek() ) {
minHeap.poll();
minHeap.add(val);
}
}
return minHeap.peek();
}
}
/**
* Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
* KthLargest obj = new KthLargest(k, nums);
* int param_1 = obj.add(val);
*/