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数据流中的第k大元素的golang实现

程序员文章站 2022-07-02 18:06:08
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。 这道题我们可以想 ......

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

数据流中的第k大元素的golang实现

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 kthlargest
    ks.size = k
    for 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    int
    heap 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]
}