每日一题-20240204

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题目描述

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：

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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

解题思路

思路：使用优先队列实现（小顶堆）实现
1.若队列元素数量小于k,则将元素如列。
2.若队列元素数量大于等于k,比较队首元素和待入队元素大小
2.1若队首元素小，则出队，将新元素入队
2.2若队首元素大，则不处理，保持不变

代码实现

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public class KthLargest {

    private Queue<Integer> queue = new PriorityQueue();

    private int k;
    public KthLargest(int k, int[] nums) {
        this.k = k;
        for (int num : nums) {
            if (queue.size() < k) {
                queue.offer(num);
            } else {
                if (queue.peek() < num) {
                    queue.poll();
                    queue.offer(num);
                }
            }
        }
    }


    /**
     * 思路：使用优先队列实现（小顶堆）实现
     * 1.若队列元素数量小于k,则将元素如列。
     * 2.若队列元素数量大于等于k,比较队首元素和待入队元素大小
     * 2.1若队首元素小，则出队，将新元素入队
     * 2.2若队首元素大，则不处理，保持不变
     *
     * @param val
     * @return int
     * @author Forest Dong
     * @date 2024/02/23 11:14
     */
    public int add(int val) {
        if (queue.size() < k) {
            queue.offer(val);
            return queue.peek();
        } else {
            if (queue.peek() < val) {
                queue.poll();
                queue.offer(val);
                return queue.peek();
            } else {
                return queue.peek();
            }
        }
    }
  
  	public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {4, 5, 8, 2};
        KthLargest largest = new KthLargest(3, nums);
        System.err.println(largest.add(3));
        System.err.println(largest.add(5));
        System.err.println(largest.add(10));
        System.err.println(largest.add(9));
        System.err.println(largest.add(4));
    }
}