Kth Largest Element In Stream
Detailed guide and Python implementation for the 'Kth Largest Element In Stream' problem.
1. 学ぶ
The 'Kth Largest Element In Stream' problem is a key challenge in the Heap / Priority Queue section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Kth Largest Element In Stream.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Kth Largest Element In Stream carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Design a class to find the kth largest element in a stream. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.
Implement the KthLargest class:
- KthLargest(k: int, nums: List[int]) Initializes the object with the integer k and the stream of integers nums.
- add(val: int) -> int Appends the integer val to the stream and returns the element representing the kth largest element.
Input is a list of operations and arguments. Implement a function kthLargest(operations: list, arguments: list) -> list that returns a list of results (None for constructor, int for add).
- •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
例
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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
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]ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
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
Standard Heap / Priority Queue problem properties apply.
関連する質問
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
推奨される Python リソース
関連するインタラクティブなチュートリアル、チートシート、コード比較で知識を深めてください。
Python Try/Except とエラー処理
Python スクリプトがクラッシュしないようにします。 try、excel、finally ブロックと、カスタム例外を適切に発生させる方法について学びます。
Python で文字列を反転する方法
スライス、reversed() 関数、ループ連結を使用して Python で文字列を反転する方法を、ビジュアル コード例とともに学びます。
Python 文字列メソッドのチートシート
Python 文字列操作の完全なリファレンス ガイド。文字列プロパティの書式設定、検索、分割、置換、チェックをマスターします。
Python と JavaScript: どちらのプログラミング言語が最適ですか?
Python と JavaScript の包括的な比較。構文の違い、パフォーマンス、使用例 (バックエンドとフロントエンド)、およびコーディング例を調べます。