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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：

1. 大顶堆排序取前k大的元素
2. 悉数入小顶堆
3. add时的数比堆顶小，忽略
4. add时的数比堆顶大，则重新建立堆

对于出错的示例
需要考虑，输入数据中：

1. nums.size() == 0 的情况
2. nums.size() < k的情况，导致add时数比小顶堆小也不能忽略

三、AC 代码：

#include <vector>
#include <algorithm>

//取最大的k个元素，得容量为k的小顶堆
//满足的元素即在堆顶部
//其余的忽略
//每次新增，若更大，则入堆，否则忽略

//nums 初始为空的情况


class KthLargest {
    int kVal;
    vector<int> myHeap ={};

public:
    KthLargest(int k, vector<int>& nums) {
        kVal = k;
        if(0 == nums.size()){
            return;
        }


        //大顶堆
        make_heap(nums.begin(), nums.end(), less<int>());
        //堆排序，取较大的K个/size个
        k = (k < nums.size()) ? k : nums.size();
        for(int i = 0; i < k; i++){
            myHeap.push_back(*nums.begin());
            pop_heap(nums.begin(), nums.end()-i, less<int>());  //pop_heap之后在容器的尾部
                //nums.pop_back();
        }

        //小顶堆
        make_heap(myHeap.begin(), myHeap.end(), greater<int>());
    }
    
    int add(int val) {
        if(0 == myHeap.size()){
            myHeap.push_back(val);
             //小顶堆
            make_heap(myHeap.begin(), myHeap.end(), greater<int>());
            if(1 == kVal){
                return *myHeap.begin();
            }
        }

        if( myHeap.size() < kVal){
            myHeap.push_back(val);
            push_heap(myHeap.begin(), myHeap.end(), greater<int>());
        }
        else if(val < *myHeap.begin() ){
            1;
            //return *myHeap.begin();
        }
        else{
            pop_heap(myHeap.begin(), myHeap.end(), greater<int>());
            myHeap.pop_back();
            myHeap.push_back(val);
            push_heap(myHeap.begin(), myHeap.end(), greater<int>());
        }
        return *myHeap.begin();
    }
};

/**
 * Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
 * KthLargest* obj = new KthLargest(k, nums);
 * int param_1 = obj->add(val);
 */