545. 전 K 대수 II
하나의 데이터 구 조 를 실현 하고 다음 두 개의 인 터 페 이 스 를 제공 합 니 다.
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s = new Solution(3);
>> create a new data structure.
s.add(3)
s.add(10)
s.topk()
>> return [10, 3]
s.add(1000)
s.add(-99)
s.topk()
>> return [1000, 10, 3]
s.add(4)
s.topk()
>> return [1000, 10, 4]
s.add(100)
s.topk()
>> return [1000, 100, 10]
사고의 방향
먼저 5. k 큰 요소 의 quick Select 방법 을 생각해 야 합 니 다. 그러나 본 문제 의 데 이 터 는 변화 하고 있 기 때문에 Priority Queue 방법 을 선택 하 십시오. 본 문 제 는 Priority Queue 의 전형 적 인 응용 입 니 다.
코드
add 의 시간 복잡 도 logK, top 의 시간 복잡 도 Klogk
public class Solution {
//
private int maxSize;
private Queue minheap;
//
public Solution(int k) {
//
minheap = new PriorityQueue<>();
maxSize = k;
}
public void add(int num) {
if (minheap.size() < maxSize) {
minheap.offer(num);
// return minheap.size() < maxSize if
return;
}
// minheap.size() == k
if (num > minheap.peek()) {
minheap.poll();
minheap.offer(num);
}
}
// k ， poll logK，k KlogK
public List topk() {
// ， ，
Iterator it = minheap.iterator();
List result = new ArrayList();
while (it.hasNext()) {
result.add((Integer) it.next());
}
Collections.sort(result, Collections.reverseOrder());
return result;
}
}
[교체 기 관련]https://www.cnblogs.com/lxqiaoyixuan/p/7156944.html
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