leetcode题：703. 数据流中的第K大元素（简单）

一、题目描述：703. 数据流中的第K大元素(简单）

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。

你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器，它包含数据流中的初始元素。每次调用 KthLargest.add，返回当前数据流中第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
说明: 
你可以假设 nums 的长度≥ k-1 且k ≥ 1。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-a-stream
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

二、解题思路

使用最小堆，堆元素数量小于k的时候，val直接入堆，否则当val大于最小堆的堆顶元素的时候，val加入到最小堆，并且删除最小堆堆顶元素。

返回最小堆堆顶元素

三、代码

class rev
{
    public:
    bool operator()(const int & left,const int & right) const;
};
bool rev::operator()(const int & left,const int &right) const
    {
        return left > right;
    }
class KthLargest {
public:

    KthLargest(int k, vector& nums) {
        size = k;
        for(int i = 0;i < nums.size();i++)
        {
            save.insert(nums[i]);
            if(save.size() > size)
                save.erase(save.begin());
        }
    }
    multiset save;
    int size;
    int add(int val) {
        
        if(save.size() >= size && *(save.begin()) < val)
        {
            save.erase(save.begin());
            save.insert(val);
        }
        else if(save.size() < size)
        {
            save.insert(val);
        }
        return *(save.begin());
    }

};

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

创建堆的方法

class KthLargest {
public:
    void BuildMinHeap(vector &input, vector &heap, int k) {
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            if(i < input.size()) {
                heap.push_back(input[i]);
            }else{
                heap.push_back(INT_MIN);
            }
        }
        sort(heap.begin(), heap.end());
        //reverse(heap.begin(), heap.end());
    }
    void ShiftMinDown(vector &heap) {
        int cur_root = 0;
        int cur_left = 2 * cur_root + 1;
        int cur_right = 2 * cur_root + 2;
        while (true) {
            if(cur_left < heap.size() && cur_right < heap.size() && heap[cur_left] <= heap[cur_right]) {
                if (heap[cur_root] > heap[cur_left]) {
                    int temp = heap[cur_root];
                    heap[cur_root] = heap[cur_left];
                    heap[cur_left] = temp;
                    cur_root = cur_left;
                    cur_left = 2 * cur_root + 1;
                    cur_right = 2 * cur_root + 2;
                } else{
                    break;
                }

            }else if(cur_left < heap.size() && cur_right >= heap.size()){
                if(heap[cur_root] > heap[cur_left]) {
                    int temp = heap[cur_root];
                    heap[cur_root] = heap[cur_left];
                    heap[cur_left] = temp;
                    cur_root = cur_left;
                    cur_left = 2 * cur_root + 1;
                    cur_right = 2 * cur_root + 2;

                }
                break;
            }else if (cur_right < heap.size() && heap[cur_root] > heap[cur_right]) {
                int temp = heap[cur_root];
                heap[cur_root] = heap[cur_right];
                heap[cur_right] = temp;
                cur_root = cur_right;
                cur_left = 2 * cur_root + 1;
                cur_right = 2 * cur_root + 2;
            } else {
                break;
            }
        }
    }
    KthLargest(int k, vector& nums) {
        BuildMinHeap(nums,heap,k);
        for(int i = k; i heap;
};

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