堆 数据流中的第K大元素

题目

数据流中的第K大元素

难度：简单

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

说明: 你可以假设 nums 的长度≥ k-1 且k ≥ 1。

解题

priority_queue<Type, Container, Functional> Type为数据类型， Container为保存数据的容器，Functional为元素比较方式。 如果不写后两个参数，那么容器默认用的是vector，比较方式默认用operator<，也就是优先队列是大顶堆，队头元素最大，本题为小顶堆。

class KthLargest {
    int K;
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;
public:
    KthLargest(int k, vector<int>& nums) {
        for (int n : nums) {
            pq.push(n);
            if (pq.size() > k) pq.pop();
        }       
        K = k;
    }

    
    int add(int val) {
        pq.push(val);
        if (pq.size() > K) pq.pop();
        return pq.top();
    }
};