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一、题目描述：

703. 数据流中的第 K 大元素 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)

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 <= 10^4
0 <= nums.length <= 10^4
-10^4 <= nums[i] <= 10^4
-10^4 <= val <= 10^4
最多调用 add 方法 10^4 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

二、思路分析：

该题其实就是维护一个k个元素的小顶堆。

小顶堆:根元素为最小值
大顶堆:根元素为最大值

当插入元素时，分为三种情况

如果已经有k个元素。且插入的数比最小元素小不操作。
如果已经有k个元素，且插入的数比最小元素大，则用插入的元素替换根节点的元素。
如果不足k个元素，则插入元素PriorityQueue会自动维持最小堆的性质

三、AC 代码：

class KthLargest {
    PriorityQueue<Integer> p;
    int k;
    public KthLargest(int k, int[] nums) {
        this.k = k;
        p = new PriorityQueue<>(k);
        for(int i : nums)    //将对传进来的nums数组的前k个加入最小堆
            add(i);
    }
    public int add(int val) {
        if(p.size() < k)     //如果队列中的数量少于k，直接添加入优先队列
            p.add(val);
        //否则，优先队列中的最小值小于新的数据，
        //优先队列中的顶堆要被移除，并且添加入新的数据进优先队列
        else{
            if(p.peek() < val){
                p.poll();
                p.add(val);
 
            }        
        }
        return p.peek();//返回当前第k大的数
    }
}

范文参考：

C语言常规做法｜703. 数据流中的第 K 大元素 - 数据流中的第 K 大元素 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)

LeetCode 703. 数据流中的第 K 大元素

一、题目描述：

二、思路分析：

三、AC 代码：

范文参考：