算法：数据流的第 K 大数值

题目描述：

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。

示例：

输入：
["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
[[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
输出：
[null, 4, 5, 5, 8, 8]

解释：
KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
kthLargest.add(3);   // return 4
kthLargest.add(5);   // return 5
kthLargest.add(10);  // return 5
kthLargest.add(9);   // return 8
kthLargest.add(4);   // return 8

提示：

• 1 <= k <= 104
• 0 <= nums.length <= 104
• -104 <= nums[i] <= 104
• -104 <= val <= 104
• 最多调用 add 方法 104 次
• 题目数据保证，在查找第 k 大元素时，数组中至少有 k 个元素

题解：

方法一：优先队列

我们可以使用一个大小为 k 的优先队列来存储前 k 大的元素，其中优先队列的队头为队列中最小的元素，也就是第 k 大的元素。

在单次插入的操作中，我们首先将元素 val 加入到优先队列中。如果此时优先队列的大小大于 k，我们需要将优先队列的队头元素弹出，以保证优先队列的大小为 k。

class KthLargest {
    PriorityQueue pq;
    int k;

    public KthLargest(int k, int[] nums) {
        this.k = k;
        pq = new PriorityQueue();
        for (int x : nums) {
            add(x);
        }
    }
    
    public int add(int val) {
        pq.offer(val);
        if (pq.size() > k) {
            pq.poll();
        }
        return pq.peek();
    }
}

复杂度分析:

时间复杂度：

初始化时间复杂度为：O(nlog⁡k)，其中 n 为初始化时 nums 的长度；

单次插入时间复杂度为：O(log⁡k)。

空间复杂度：O(k)。需要使用优先队列存储前 k 大的元素。