【堆】【优先级队列】Leetcode 215. 数组中的第K个最大元素

• • PriorityQueue操作
  • 解法 优先级队列构造堆 小顶堆

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    PriorityQueue操作

    1. 创建优先级队列【默认创建小顶堆】：

       PriorityQueue priorityQueue = new PriorityQueue<>();

    2. 使用自定义比较器创建优先队列【创建大顶堆】：

       PriorityQueue customPriorityQueue = new PriorityQueue<>(Collections.reverseOrder());

    3. 插入元素： 如果队列已满，则抛出一个IIIegaISlabEepeplian异常

       priorityQueue.add(5);

    4. 插入元素： 添加一个元素并返回true ，如果队列已满，则返回false

       priorityQueue.offer(5);

    5. 获取队头元素：

       Integer head = priorityQueue.peek();

    6. 弹出队头元素：

       Integer removedElement = priorityQueue.poll();

    7. 删除指定元素

       priorityQueue.remove(5);

    8. 获取队列大小：

       int size = priorityQueue.size();

    9. 遍历队列元素：

       for (Integer element : priorityQueue) { System.out.println(element); }

    10. 清空队列：

        priorityQueue.clear();

    解法 优先级队列构造堆 小顶堆

    PriorityQueue myqueue = new PriorityQueue<>((o1,o2) -> o1-o2); 队头到队尾升序排列的优先级队列 小顶堆

    时间复杂度O(N)

    空间复杂度O(N)

    class Solution {
        public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
            // 维护一个大小为k的优先级队列PriorityQueue 小顶堆升序
            PriorityQueue myqueue = new PriorityQueue<>((o1,o2) -> o1-o2); // 升序 小顶堆
            for(int num:nums){
                if(myqueue.size() < k){
                    myqueue.add(num);
                }
                else{
                    if(myqueue.peek() < num){
                        myqueue.poll();
                        myqueue.add(num);
                    } 
                }
            }
            return myqueue.peek();
        }
    }
    

     
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