703. 数据流中的第 K 大元素（面试题警告）优先队列+堆

703. 数据流中的第 K 大元素（面试题警告）优先队列+堆

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。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-a-stream

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

class KthLargest{
    PriorityQueue pq;
    int k;
    public KthLargest(int k, int[] nums){
        this.k=k;//初始化队列存放的数量
        pq=new PriorityQueue();//初始化队列
        for(int x:nums){//逐个添加，只保留前k大的元素，按照升序添加进队列
            add(x);
        }
    }
    public int add(int val){
        pq.offer(val);//add添加失败会报错，offer只返回false
        if(pq.size()>k){
            pq.poll();//d出队首值
        }
        return pq.peek();//返回队首值
    }

}

本题使用优先队列非常合适

优先队列PriorityQueue是Queue接口的实现，可以对其中元素进行排序，
可以放基本数据类型的包装类（如：Integer，Long等）或自定义的类
对于基本数据类型的包装器类，优先队列中元素默认排列顺序是升序排列

peek()//返回队首元素
poll()//返回队首元素，队首元素出队列
add()//添加元素
size()//返回队列元素个数
isEmpty()//判断队列是否为空，为空返回true,不空返回false
我们可以使用一个大小为 kk 的优先队列来存储前 kk 大的元素，其中优先队列的队头为队列中最小的元素，也就是第 kk 大的元素。

在单次插入的 *** 作中，我们首先将元素val 加入到优先队列中。如果此时优先队列的大小大于 k，我们需要将优先队列的队头元素d出，以保证优先队列的大小为 k。

优先队列的实现原理就是小顶堆，那我们手动实现一个（多加分啊）

class KthLargest{
    int[] heap;//维护小根堆，小于等于堆顶丢弃，否则插入堆顶后调整，把最小的删掉
    int size=0;
    int count=0;
    public KthLargest(int k,int[] nums){
        heap=new int[k];
        count=k;
        for (int i:nums) {
            add(i);
        }
    }
    public int add(int val){
        if(size=0&&heap[(int)Math.ceil(u/2.0)-1]>heap[u]){//有父节点并有调整必要
            int p=(int)Math.ceil((u/2.0)-1);//父节点
            int temp=heap[u];
            heap[u]=heap[p];
            heap[p]=temp;
            u=p;//要调整节点变成了其父节点
        }
    }
}