LeetCode-Python-703. 数据流中的第K大元素

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。

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

问第/前K个最大/最小元素就用堆，此题同理。

维护一个size为K的小顶堆，则堆顶元素即为第K大的元素。

from heapq import *
class KthLargest(object):
    
    def __init__(self, k, nums):
        """
        :type k: int
        :type nums: List[int]
        """
        nums = sorted(nums, reverse = True)[:k]    
        self.heap = nums     
        heapify(self.heap)
        self.k = k

    def add(self, val):
        """
        :type val: int
        :rtype: int
        """
        if len(self.heap) < self.k or val >= self.heap[0]:
            heappush(self.heap, val)
            if len(self.heap) > self.k:
                heappop(self.heap)
        # print self.heap
        return self.heap[0]

下面是学习了评论区优化后的代码：

from heapq import *
class KthLargest(object):    
    def __init__(self, k, nums):
        """
        :type k: int
        :type nums: List[int]
        """  
        self.heap = nums            
        self.k = k
        heapify(self.heap) 
        while len(self.heap) > k:
            heappop(self.heap)
    def add(self, val):
        """
        :type val: int
        :rtype: int
        """
        if len(self.heap) < self.k:
            heappush(self.heap, val)
        elif val > self.heap[0]:
            heapreplace(self.heap, val)
        return self.heap[0]