Python手搓代码：优先队列(堆) TopK 类型算法总结_topk算法堆排序?

数据流中的第 K 大元素

解题思路实现代码

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。

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。

题目ID：703

对于可能重复的数组来说，第K大元素类型题目直接使用优先队列来进行处理。

class KthLargest:
    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
        self.nums = nums
        self.k = k
        heapq.heapify(self.nums)

    def add(self, val: int) -> int:
        heapq.heappush(self.nums,val)
        while len(self.nums)>self.k:
            heapq.heappop(self.nums)
        return self.nums[0]#

细节：
heapq是直接对list进行操作
heapq只有小顶堆，nums[0]最小
如需实现大顶堆，将push的值用相反数即可实现

TopK也可使用heapq.nlargest得到TopK个数字，但是在数据量大时效率低，K越大，耗时越长。