极速拿捏 LeetCode 刷题捷径 —— 703. 数据流中的第 K 大元素

导语

LeetCode 是一个著名的在线编程竞赛平台，汇聚了众多编程爱好者和专业人士。平台上提供了大量编程题目，供用户练习和提高编程技能。其中，第 703 题“数据流中的第 K 大元素”是一道颇具挑战性的题目，需要对数据结构和算法有深入的理解才能解决。本文将详细讲解如何使用 KthLargest 类来解决该问题，并提供详细的代码示例和分析，帮助读者轻松掌握这道题目的解法。

算法详解

本题要求设计一个 KthLargest 类，能够在数据流中快速找到第 K 大的元素。为了解决这个问题，我们可以使用优先队列数据结构。优先队列是一种特殊的队列，它按照元素的优先级对元素进行排序。在优先队列中，优先级最高的元素始终位于队列的头部。

代码实现

class KthLargest:

    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
        self.k = k
        self.nums = nums
        # 使用最小堆来存储元素
        self.pq = []
        # 将初始数据加载到堆中
        for num in nums:
            self.add(num)

    def add(self, val: int) -> int:
        # 将 val 添加到堆中
        heapq.heappush(self.pq, val)
        # 如果堆中的元素个数超过 k，则弹出堆顶元素
        if len(self.pq) > self.k:
            heapq.heappop(self.pq)
        # 返回堆顶元素，即第 k 大元素
        return self.pq[0]

时间复杂度

• 平均情况下，添加一个元素的时间复杂度为 O(log k)，因为需要在堆中插入一个元素，而删除堆顶元素的时间复杂度也为 O(log k)。
• 最坏情况下，添加一个元素的时间复杂度为 O(k)，因为需要在堆中重新排序所有元素。

空间复杂度

• 堆的大小为 k，因此空间复杂度为 O(k)。

应用场景

KthLargest 类可以用于解决各种数据流问题，例如：

• 在实时数据流中找到第 K 大的元素
• 在股票市场中找到第 K 大的股票价格
• 在网络流量中找到第 K 大的数据包

结语

本文详细讲解了如何使用 KthLargest 类来解决 LeetCode 703 题“数据流中的第 K 大元素”。通过使用优先队列数据结构，我们可以快速找到数据流中的第 K 大元素。这道题目的解法不仅可以应用于 LeetCode 竞赛，还可以应用于实际的编程项目中。希望本文对广大 LeetCode 爱好者有所帮助。