1. 数据流中的第K大元素

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:

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
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

思路

建立元素为k的小顶堆,堆顶元素就是第k大的元素。

代码

  1. import java.util.PriorityQueue;
  2. import java.util.Queue;
  3.  
  4. class KthLargest {
  5.  
  6. private Queue<Integer> queue;
  7. private int size;
  8.  
  9. public KthLargest(int k, int[] nums) {
  10. //建立一个小顶堆
  11. queue = new PriorityQueue<>(k);
  12. size = k;
  13. for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
  14. this.add(nums[i]);
  15. }
  16. }
  17.  
  18. public int add(int val) {
  19. if(queue.size() == size){
  20. if(queue.peek() < val){
  21. queue.poll();
  22. queue.add(val);
  23. }
  24. }else{
  25. queue.offer(val);
  26. }
  27. return queue.peek();
  28. }
  29. }
  30.  
  31. /**
  32. * Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
  33. * KthLargest obj = new KthLargest(k, nums);
  34. * int param_1 = obj.add(val);
  35. */

2. 滑动窗口最大值

题目

给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回滑动窗口中的最大值。

示例:

输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
输出: [3,3,5,5,6,7]
解释:

滑动窗口的位置 最大值
--------------- -----
[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3
1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3
1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5
1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5
1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6
1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7

提示:

你可以假设 k 总是有效的,在输入数组不为空的情况下,1 ≤ k ≤ 输入数组的大小。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

思路

建立大顶堆,堆顶元素就是最大值。

代码

  1. import java.util.PriorityQueue;
  2. import java.util.Queue;
  3. import java.util.Comparator;
  4.  
  5. class Solution {
  6. public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
  7. if(nums == null || nums.length == 0){
  8. return new int[]{};
  9. }
  10. int[] res = new int[nums.length - k + 1];
  11. Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Integer>() {
  12. @Override
  13. public int compare(Integer o1, Integer o2) {
  14. return o2 - o1;
  15. }
  16. });
  17. for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
  18. if(queue.size() == k){
  19. queue.remove(nums[i - k]);
  20. queue.offer(nums[i]);
  21. }else{
  22. queue.offer(nums[i]);
  23. }
  24.  
  25. if(queue.size() == k){
  26. res[i - k + 1] = queue.peek();
  27. }
  28. }
  29. return res;
  30. }
  31. }

附录

https://www.cnblogs.com/DarrenChan/p/10306114.html

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