题目 数组中的第K个最大元素
在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。
示例 1:
输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
输出: 5
示例 2:
输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
输出: 4
说明:
你可以假设 k 总是有效的，且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。
思路
如果先排序在找到第K个最大的元素，那么时间复杂度很明显是O(nlogn)。那就说明我们需要实现的算法至少应该比O(nlogn)更快，比如O(n)。
既然是寻找第K个元素，那么自然而然的，我就想到使用一个数组去维护一个当前最大的K个元素，当遍历数组完成的时候，取出该数组最小的那个元素就可以了。
那么结合这个思路，能采用的最佳数据结构就是最小值堆，维护一个最小值堆，最小值堆的堆顶是堆里的最小元素。那么当我们遇到比堆顶元素更大的值的时候，就把对顶元素pop出去，加入新的元素，重新建堆即可。
c++中优先队列就满足这个条件，它是使用堆实现的，注意参数使用greater <int> 就可以让优先队列创造一个小顶堆，实现目标。
代码实现
class Solution {
public:
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> data;
int answer = nums[0];
for (int i = 0; data.size() < k; i++) {
data.push(nums[i]);
}
for (int i = k; i < nums.size(); i++) {
if (nums[i] > data.top()) {
data.pop();
data.push(nums[i]);
}
}
return data.top();
}
};
话说近两日的答案都是……时间结果很靠谱，空间结果令人很不满意，关键是算法的空间复杂度其实并不高啊。