設計一個找到數據流中第K大元素的類（class）。注意是排序后的第K大元素，不是第K個不同的元素。

你的 KthLargest 類需要一個同時接收整數 k 和整數數組nums 的構造器，它包含數據流中的初始元素。每次調用 KthLargest.add，返回當前數據流中第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

class KthLargest {final PriorityQueue<Integer> minHeap;final int k;public KthLargest(int k, int[] nums) {this.minHeap=new PriorityQueue(k);this.k=k;for(int i=0;i<nums.length;i++){add(nums[i]);} }public int add(int val) {if(minHeap.size()<k){minHeap.offer(val); } else if(minHeap.peek()<val){minHeap.poll();minHeap.offer(val); }return minHeap.peek(); } }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的leetcode703. 数据流中的第K大元素(PriorityQueue 最小堆)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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