「力扣」第 703 题：数据流中的第 k 大元素（简单）

「力扣」第 703 题：数据流中的第 k 大元素（简单）

• 链接：https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-a-stream

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。

Java 代码：

import java.util.PriorityQueue;

public class KthLargest {

    private PriorityQueue<Integer> minHeap;
    private int k;

    public KthLargest(int k, int[] nums) {
        this.minHeap = new PriorityQueue<>(k);
        this.k = k;
        int len = nums.length;

        for (int i = 0; i < len; i++) {
            add(nums[i]);
        }
    }

    // 注意特殊测试用例：nums 为空的情况，此时 minHeap.peek() 可能得到的值为空

    public int add(int val) {
        if (minHeap.size() < k) {
            minHeap.offer(val);
            return minHeap.peek();
        } else {
            Integer top = minHeap.peek();
            if (val <= top) {
                return top;
            } else {
                minHeap.poll();
                minHeap.offer(val);
                return minHeap.peek();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int k = 1;
        int[] nums = new int[]{};
        KthLargest obj = new KthLargest(k, nums);
        obj.add(-3);
    }
}

（本文完）