703. Kth Largest Element in a Stream

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题目

Design a class to find the kth largest element in a stream. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.

Implement KthLargest class:

KthLargest(int k, int[] nums) Initializes the object with the integer k and the stream of integers nums.
int add(int val) Appends the integer val to the stream and returns the element representing the kth largest element in the stream.

Example 1:

Input
["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
[[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
Output
[null, 4, 5, 5, 8, 8]
Explanation
KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
kthLargest.add(3); // return 4
kthLargest.add(5); // return 5
kthLargest.add(10); // return 5
kthLargest.add(9); // return 8
kthLargest.add(4); // return 8

Constraints:

1 <= k <= 10^4
0 <= nums.length <= 10^4
-10^4 <= nums[i] <= 10^4
-10^4 <= val <= 10^4
At most 10^4 calls will be made to add.
It is guaranteed that there will be at least k elements in the array when you search for the kth element.

题目大意

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。

请实现 KthLargest 类：

KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素

解题思路

可以用小顶堆来做。

数组在不断插入数据，如果每次求前 K 大的数据，都基于当前的数据重新计算的话，那时间复杂度就是 O(nlogK)，n 表示当前的数据的大小。

可以维护一个大小为 K 的小顶堆，当有数据被添加到数组中时，就拿它与堆顶的元素对比。

如果比堆顶元素大，就把堆顶元素删除，并且将这个元素插入到堆中；
如果比堆顶元素小，则不做处理；

这样，无论任何时候需要查询当前的前 K 大的数据，都可以立刻返回。

对于 add 方法，最坏情况下，我们需要进行堆化的次数是堆的高度，即 log k。因此，add 方法的时间复杂度是 O(log k)。在初始化时，需要将前 k 个元素构建最小堆，这一过程的时间复杂度是 O(klog k)。

总体来说，KthLargest 类的时间复杂度主要受 add 方法的影响，为 O(log k)。

代码

class KthLargest {
	// @param {number} k
	// @param {number[]} nums
	constructor(k, nums) {
		this.k = k;
		this.heap = [];
		for (let i of nums) {
			this.add(i);
		}
	}
	// @param {number} val
	// @return {number}
	add(val) {
		if (this.heap.length < this.k) {
			this.heap.push(val);
			this.heapifyUp(this.heap.length - 1);
		} else if (this.heap[0] < val) {
			this.heap[0] = val;
			this.heapifyDown(0);
		}
		return this.heap[0];
	}

	heapifyUp(index) {
		while (index > 0) {
			const parent = Math.floor((index - 1) / 2);
			if (this.heap[parent] > this.heap[index]) {
				[this.heap[parent], this.heap[index]] = [
					this.heap[index],
					this.heap[parent]
				];
				index = parent;
			} else {
				break;
			}
		}
	}

	heapifyDown(index) {
		const left = 2 * index + 1;
		const right = 2 * index + 2;
		let min = index;

		if (left < this.heap.length && this.heap[left] < this.heap[min]) {
			min = left;
		}
		if (right < this.heap.length && this.heap[right] < this.heap[min]) {
			min = right;
		}
		if (min !== index) {
			[this.heap[min], this.heap[index]] = [this.heap[index], this.heap[min]];
			this.heapifyDown(min);
		}
	}
}

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