[动画leetcode高频面试之数组系列之栈队列]2 数据流中的第K大元素

这是我的面试经历以及整理的相关面试高频题目,希望对大家有帮助。面试集锦

老规矩,不白嫖,点赞再看!

思考?

1 什么是优先队列?
2 什么是最小堆或最大堆?

在这里插入图片描述
在此大家可以先思考1分钟
顺便复习下
队列
再看题解效果会更好哈

  • 优先级队列

在之前的学习中,我们知道队列有着先进先出的特点。那么优先级队列是什么呢?主要体现在修饰词"优先级"三字上面。比如在一组数中,我们规定最大值先出或者最小值先出,并按照这个约束依次出队。那么从生活中例子来看,比如火车站窗口通常都有军人优先的类似字样,因为这些特性让其有了特殊权利,他们就可以先买票。

  • 小顶堆及基本实现机制

小顶堆是如下图树的形式(树和图等后续再详细介绍)。节点值越小的越在前面,自然堆顶(10)就是最小的元素。其实现机制主要采用二叉堆,二叉搜索树,斐波那契堆等。
在这里插入图片描述

一 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

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。

1 leetcode连接

原题连接

2 题目解析

  • 保存前k个最大的值,每次进来一个元素A,如果元素A比这k个元素中的最小值还要小就踢出去。那么我们如何保存这k个数呢?
    每进来一个数,和其中k个数进行排序,假设使用快速排序,其整体的时间复杂度为O(nklogk).

采用优先级队列。维护一个k个元素的小顶堆,优先级从小到大排列,最上面为最小的元素,每次元素过来,就有两种情况。第一种情况小于堆顶,那么就直接淘汰。第二种情况,比堆顶元素大,那么淘汰堆顶,更新堆结构,因为每次从堆中取出元素,为O(1),每调整一次堆为O(log2k)。所以整体复杂度为O(n*log2k)。咱们动画理解下这个过程。

3 动画演示

调整小顶堆

4 代码实现

  • c++版本
    在这里插入图片描述
  • python版本
    在这里插入图片描述
  • java版本
    在这里插入图片描述

5 收尾

系列算法题均采用三种不同的语言实现,满足不同小伙伴的需求。如有不对的地方希望小伙伴指出,感谢!

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