703. 数据流中的第 K 大元素 - 力扣（LeetCode）

解答：

class KthLargest {
public:  
    //使用nums作为_q的底层存储，节省内存                                          
    KthLargest(int k, vector<int>& nums) : _k(k), _q(greater<int>(), move(nums))
    {
        while (_q.size() > k) {
            _q.pop();
        }
    }
    
    int add(int val)
    {
        if (_q.size() == _k) {
            auto & i = _q.top();
            if (val > i) {
                _q.pop();
                _q.push(val);
            }
        } else {
            _q.push(val);
        }

        return _q.top();
    }

private:
    int _k;
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> _q;
};

/**
 * Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
 * KthLargest* obj = new KthLargest(k, nums);
 * int param_1 = obj->add(val);
 */

总结：

计算复杂度add操作O(logN)，空间复杂度O(1)，维持一个最小堆，为了节省内存，可以使用nums作为底层存储。