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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

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-a-stream
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

思路1:暴力解法

用数组把所有元素存起来然后每add一次sort排序。然后就会超时

思路2:小根堆

利用heap的小根堆,但还是会超时

class KthLargest {
public:
    vector<int> num;
    int k;
    KthLargest(int k, vector<int>& nums) {
        this->k = k;
        for (auto& x: nums) {
            add(x);
        }
    }
    
    int add(int val) {
        num.push_back(val);
        make_heap(num.begin(), num.end(), greater<int>());
        if (num.size() > k) {
            pop_heap(num.begin(), num.end(), greater<int>());
            num.pop_back();
        }
        return num[0];
    }
};

/**
 * Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
 * KthLargest* obj = new KthLargest(k, nums);
 * int param_1 = obj->add(val);
 */

思路3:优先队列

来自官方题解的优先队列:
我们可以使用一个大小为 kk 的优先队列来存储前 kk 大的元素,其中优先队列的队头为队列中最小的元素,也就是第 kk 大的元素。

在单次插入的操作中,我们首先将元素 textit{val}val 加入到优先队列中。如果此时优先队列的大小大于 kk,我们需要将优先队列的队头元素弹出,以保证优先队列的大小为 kk

作者:LeetCode-Solution
链接:https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-a-stream/solution/shu-ju-liu-zhong-de-di-k-da-yuan-su-by-l-woz8/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

class KthLargest {
public:
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q;
    int k;
    KthLargest(int k, vector<int>& nums) {
        this->k = k;
        for (auto& x: nums) {
            add(x);
        }
    }
    
    int add(int val) {
        q.push(val);
        if (q.size() > k) {
            q.pop();
        }
        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);
 */



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