本文介绍的两个题比前面的更重要。这两个题的出现频率非常高，虽然每个题都还有多种方式，但是最正统的就是用堆来做。更有意思的是这两个题一般只说方案，不用手写。如果想清楚了就能应付一道面试题，何乐而不为呢？

1.LeetCode215 数组中的第K大元素

这个题其实有多种解法，先看使用优先级队列的。如果使用堆，记住一个口诀：

找K大用小根堆

找K小用大根堆。

如果参考堆的特性，不难理解，请读者想想为啥要这样，这一点非常重要。

public int findKthLargest(int[] nums, int k) {// 正确性判断if (0 == nums.length || null == nums || k &lt;= 0 || k &gt; nums.length) {return -1;}// 构造优先队列,默认为最小堆,传入自定义的比较器转换成最大堆PriorityQueue&lt;Integer&gt; pq = new PriorityQueue&lt;&gt;((a, b) -&gt; b - a);for (Integer num : nums) {pq.add(num);}for (int i = 0; i &lt; k - 1; i++) {pq.remove();}return pq.peek();
}

这个题还可以用其他方式，例如快速排序法，这个我们后面再说，

这题更重要的场景是如果从几个G的大数据中找第K个最大，或者从流数据中找第K个最大，此时几乎只能用堆来进行，这也是为什么本题如此重要的原因。

2.LeetCode 295 数据流的中位数

也是剑指offer41题

这个题的一种思路是使用两个优先级队列，怎么做呢，我发现LeetCode的网站已经做了很详细的介绍，直接看这里吧

这题貌似还有多种其他的方式，例如简单排序等，但是这个在流数据中是不行的，理解并记住两个堆的方法就行了。

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