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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：

这个大多数都是最小堆什么的，我觉得是想太复杂了

js原本有个神奇的方法 splice

初始化的时候倒序排列一下

splice 可以选择插入的位置

我们只需要找到插入位置就可以

pos初始化成数组长度这样当传入数据最小时

splice会在末端插入

然后取 k-1 下标的数据就行了

三、AC 代码：

var KthLargest = function(k, nums) {
    this.minHeap = nums.sort((a,b) => b - a)
    this.k = k
};


KthLargest.prototype.add = function(val) {
    let pos = this.minHeap.length
    for(let i = 0;  i < pos ;i++){
        if(val >= this.minHeap[i]){
            pos = i
            break
        } 
    }
    this.minHeap.splice(pos,0,val)
    return this.minHeap[this.k-1]
};

范文参考：

【Holddom】从无到有！！！c语言二叉搜索树版【703.数据流中的第K大元素】算法评述 - 数据流中的第 K 大元素 - 力扣（LeetCode）

非字节题库 - #703 - 简单 - 数据流中的第K大元素 - 1刷 - 数据流中的第 K 大元素 - 力扣（LeetCode）

[更文刷题] 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：