题目
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。
解答
思路：
用堆（优先队列）。Python标准库heapq封装了堆的常用方法，默认为小顶堆，堆顶即为最小元素。新建一个大小为k的堆，将nums前k大的加入堆。val大于堆顶元素（第K大），踢掉堆顶元素，加入val
通过代码如下：
from heapq import *
class KthLargest:
def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
self.k = k
self.q = []
for x in nums:
self.add(x)
def add(self, val: int) -> int:
if len(self.q) < self.k: # 堆没满，加入堆
heappush(self.q, val)
elif val > self.q[0]: # val大于堆顶元素（第K大），踢掉堆顶元素，加入val
heapreplace(self.q, val)
return self.q[0] # 堆顶
时间复杂度：N·log(k)