Kième plus grand élément du flux
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Kth Largest Element In Stream ».
1. Apprendre
Le problème du « Kème plus grand élément du flux » est un défi clé dans la section Tas/File d'attente prioritaire.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour le Kième plus grand élément du flux.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour le Kth Largest Element In Stream.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Concevez une classe pour trouver le kième plus grand élément dans un flux. Notez qu'il s'agit du kème élément le plus grand dans l'ordre de tri, et non du kème élément distinct.
Implémentez la classe KthLargest :
- KthLargest(k: int, nums: List[int]) Initialise l'objet avec l'entier k et le flux d'entiers nums.
- add(val: int) -> int Ajoute le val entier au flux et renvoie l'élément représentant le kième plus grand élément.
L'entrée est une liste d'opérations et d'arguments. Implémentez une fonction kthLargest(operations: list, arguments: list) -> list qui renvoie une liste de résultats (Aucun pour le constructeur, int pour l'ajout).
- •1 <= k <= 10^4
- •0 <= len(nums) <= 10^4
- •-10^4 <= nums[i], val <= 10^4
- •At most 10^4 calls will be made to add
Exemples
operations = ["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"], arguments = [[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
[None, 4, 5, 5, 8, 8]
KthLargest class is initialized with k=3 and nums=[4,5,8,2]. add(3) returns 4. add(5) returns 5. add(10) returns 5. add(9) returns 8. add(4) returns 8.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
import heapq
class KthLargestOpt:
def __init__(self, k, nums):
self.k, self.heap = k, nums
heapq.heapify(self.heap)
while len(self.heap) > k: heapq.heappop(self.heap)
def add(self, val):
heapq.heappush(self.heap, val)
if len(self.heap) > self.k: heapq.heappop(self.heap)
return self.heap[0]Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
class KthLargestBrute:
def __init__(self, k, nums):
self.k, self.nums = k, nums
def add(self, val):
self.nums.append(val)
self.nums.sort()
return self.nums[-self.k]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Heap / Priority Queue data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de tas/file d’attente prioritaire s’appliquent.
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