[LeetCode] 703、数据流中的第K大元素

最新推荐文章于 2024-11-11 20:00:35 发布

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本文介绍了一个用于寻找数据流中第K大元素的类实现，通过使用小根堆来保持最近的K个最大元素，从而在O(logK)的时间复杂度内找到第K大元素。该方法适用于在线数据处理和实时数据分析场景。

题目描述

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。

参考代码

常规题，类似《剑指offer》第40题。注意求排序后的第K大元素，需要用小根堆。

class KthLargest {
public:
    KthLargest(int k, vector<int>& nums) {
        this->k = k;
        for(auto num: nums){
            if(pq.size() < k){
                pq.push(num);
            }else{
                if(num > pq.top()){
                    pq.pop();
                    pq.push(num);
                }
            }
        }
    }
    
    int add(int val) {
        if(pq.size() < k){
            pq.push(val);
        }else{
            if(val > pq.top()){
                pq.pop();
                pq.push(val);
            }
        }
        
        return pq.top();
    }
    
private:
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > pq;  // 注意是第K大，不是第K小！
    int k;
};

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

大佬实现

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();
    }
};