0703. Kth Largest Element in a Stream

703. Kth Largest Element in a Stream #

题目 #

Design a class to find the kth largest element in a stream. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.

Implement KthLargest class:

  • KthLargest(int k, int[] nums) Initializes the object with the integer k and the stream of integers nums.
  • int add(int val) Returns the element representing the kth largest element in the stream.

Example 1:

Input
["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
[[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
Output
[null, 4, 5, 5, 8, 8]

Explanation
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

Constraints:

  • 1 <= k <= 104
  • 0 <= nums.length <= 104
  • 104 <= nums[i] <= 104
  • 104 <= val <= 104
  • At most 104 calls will be made to add.
  • It is guaranteed that there will be at least k elements in the array when you search for the kth element.

题目大意 #

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。

解题思路 #

  • 读完题就能明白这一题考察的是最小堆。构建一个长度为 K 的最小堆,每次 pop 堆首(堆中最小的元素),维护堆首即为第 K 大元素。
  • 这里有一个简洁的写法,常规的构建一个 pq 优先队列需要自己新建一个类型,然后实现 Len()、Less()、Swap()、Push()、Pop() 这 5 个方法。在 sort 包里有一个现成的最小堆,sort.IntSlice。可以借用它,再自己实现 Push()、Pop()就可以使用最小堆了,节约一部分代码。

代码 #

package leetcode

import (
	"container/heap"
	"sort"
)

type KthLargest struct {
	sort.IntSlice
	k int
}

func Constructor(k int, nums []int) KthLargest {
	kl := KthLargest{k: k}
	for _, val := range nums {
		kl.Add(val)
	}
	return kl
}

func (kl *KthLargest) Push(v interface{}) {
	kl.IntSlice = append(kl.IntSlice, v.(int))
}

func (kl *KthLargest) Pop() interface{} {
	a := kl.IntSlice
	v := a[len(a)-1]
	kl.IntSlice = a[:len(a)-1]
	return v
}

func (kl *KthLargest) Add(val int) int {
	heap.Push(kl, val)
	if kl.Len() > kl.k {
		heap.Pop(kl)
	}
	return kl.IntSlice[0]
}

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