703. 数据流中的第K大元素
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。
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
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。
思路:利用优先队列,维护含有 k 个元素的小顶堆,堆顶元素即为所求。每次遇到新元素时,若该元素比堆顶元素大,则删除堆顶元素,加入新元素,否则不做处理。
代码:
class KthLargest { priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> Q; int flag; public: KthLargest(int k, vector<int>& nums) { int i, len = nums.size(); if(len < k) { flag = 0; for(i = 0; i < len; i++) { Q.push(nums[i]); } } else { flag = 1; for(i = 0; i < k; i++) { Q.push(nums[i]); } for(i = k; i < len; i++) { if(nums[i]>Q.top()) { Q.pop(); Q.push(nums[i]); } } } } int add(int val) { if(flag == 0) { flag = 1; Q.push(val); } else { if(val>Q.top()) { Q.pop(); Q.push(val); } } return Q.top(); } }; /** * Your KthLargest object will be instantiated and called as such: * KthLargest* obj = new KthLargest(k, nums); * int param_1 = obj->add(val); */
posted on 2020-08-05 11:48 Little-Prince 阅读(145) 评论(0) 编辑 收藏 举报