数据流中的第k大元素的golang实现

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。

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

这道题我们可以想到使用优先队列来做，优先队列的长度为K，按照从小到大排序，那么取出第K大的就是取出下标为0的值

首先我们构造一个小顶堆的数据结构

type KthLargest struct {PriorityQueue []int //优先队列Size          int   //小顶堆的容量
}

func Constructor(k int, nums []int) KthLargest {var ks KthLargestks.Size = kfor index := 0; index < len(nums); index++ {ks.Add(nums[index])}return ks
}func (this *KthLargest) Add(val int) int {if len(this.PriorityQueue) < this.Size {this.PriorityQueue = append(this.PriorityQueue, val)} else if this.PriorityQueue[0] <= val {this.PriorityQueue = this.PriorityQueue[1:]this.PriorityQueue = append(this.PriorityQueue, val)}sort.Ints(this.PriorityQueue)return this.PriorityQueue[0]
}

这里是一个耗时的做法，因为这里每次添加元素的时候，我们都会去排序，把堆内元素最小的放在最前

而我们可以通过实现golang中的堆的几个接口来自定义我们的堆类型

type intHeap []int//下面几个方法是实现head的接口
func (h intHeap) Len() int {return len(h)
}func (h intHeap) Less(i, j int) bool {return h[i] < h[j]
}func (h intHeap) Swap(i, j int) {h[i], h[j] = h[j], h[i]
}
func (h *intHeap) Push(x interface{}) {// Push 使用 *h，是因为// Push 增加了 h 的长度*h = append(*h, x.(int))
}func (h *intHeap) Pop() interface{} {// Pop 使用 *h ，是因为// Pop 减短了 h 的长度res := (*h)[len(*h)-1]*h = (*h)[:len(*h)-1]return res
}

实现了之后，我们就可以非常简单和快捷的操作堆了

type KthLargest struct {k    intheap intHeap
}// Constructor 创建 KthLargest
func Constructor(k int, nums []int) KthLargest {h := intHeap(nums)heap.Init(&h)for len(h) > k {heap.Pop(&h)}return KthLargest{k:    k,heap: h,}
}// Add 负责添加元素
func (kl *KthLargest) Add(val int) int {heap.Push(&kl.heap, val)if len(kl.heap) > kl.k {heap.Pop(&kl.heap)}return kl.heap[0]
}

转载于:https://www.cnblogs.com/TimLiuDream/p/10108454.html

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