[算法]PriorityQueue的應用

1. 數據流中的第K大元素

題目

設計一個找到數據流中第K大元素的類（class）。注意是排序後的第K大元素，不是第K個不一樣的元素。

你的 KthLargest 類須要一個同時接收整數 k 和整數數組nums 的構造器，它包含數據流中的初始元素。每次調用 KthLargest.add，返回當前數據流中第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
說明:
你能夠假設 nums 的長度≥ k-1 且k ≥ 1。

來源：力扣（LeetCode）
連接：https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-a-stream
著做權歸領釦網絡全部。商業轉載請聯繫官方受權，非商業轉載請註明出處。

思路

創建元素爲k的小頂堆，堆頂元素就是第k大的元素。

代碼

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

class KthLargest {

   private Queue<Integer> queue;
   private int size;

    public KthLargest(int k, int[] nums) {
        //創建一個小頂堆
        queue = new PriorityQueue<>(k);
        size = k;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            this.add(nums[i]);
        }
    }

    public int add(int val) {
        if(queue.size() == size){
            if(queue.peek() < val){
                queue.poll();
                queue.add(val);
            }
        }else{
            queue.offer(val);
        }
        return queue.peek();
    }
}

/**
 * Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
 * KthLargest obj = new KthLargest(k, nums);
 * int param_1 = obj.add(val);
 */

2. 滑動窗口最大值

題目

給定一個數組 nums，有一個大小爲 k 的滑動窗口從數組的最左側移動到數組的最右側。你只能夠看到在滑動窗口內的 k 個數字。滑動窗口每次只向右移動一位。

返回滑動窗口中的最大值。

 

示例:

輸入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
輸出: [3,3,5,5,6,7]
解釋:

滑動窗口的位置 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：

你能夠假設 k 老是有效的，在輸入數組不爲空的狀況下，1 ≤ k ≤ 輸入數組的大小。

來源：力扣（LeetCode）
連接：https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum
著做權歸領釦網絡全部。商業轉載請聯繫官方受權，非商業轉載請註明出處。

思路

創建大頂堆，堆頂元素就是最大值。

代碼

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;
import java.util.Comparator;

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        if(nums == null || nums.length == 0){
            return new int[]{};
        }
        int[] res = new int[nums.length - k + 1];
        Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2 - o1;
            }
        });
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if(queue.size() == k){
                queue.remove(nums[i - k]);
                queue.offer(nums[i]);
            }else{
                queue.offer(nums[i]);
            }
            
            if(queue.size() == k){
                res[i - k + 1] = queue.peek();
            }
        }
        return res; 
    }
}

附錄

http://www.javashuo.com/article/p-hjvtfwvx-du.html