# 703. Kth Largest Element in a Stream
###### tags: `Python`,`Leetcode`
https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-a-stream/description/
## Code

class KthLargest:

    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
        self.heap = nums
        self.k = k
        heapq.heapify(self.heap)
        
    def add(self, val: int) -> int:
        heapq.heappush(self.heap, val)
        while len(self.heap) > self.k:
            heapq.heappop(self.heap)
        return self.heap[0]

## 題意
* 這個題目要求設計一個類別，能夠在一個數字流中找到第 k 大的數字。初始化時，我們需要提供一個整數 k 和一個數字陣列 nums，這個陣列代表了一個初始的數字流。
* 使用 add 方法來向這個數字流中添加新的數字。每次呼叫方法時，它會將數字 val 添加到流中，並返回目前為止流中的第 k 大的數字
## 思路
* 其實這題難度雖然歸類在 `Easy` ，但我其實覺得蠻難的 XD，因為用到 Heap，我其實因為很少用掌握得不太好，所以我也是看別人的 solution 來的
* 初始化函式 __init__ ：
1. 先將 nums 轉換為一個最小堆，使用了 heapq.heapify 函式來完成這個操作
2. 將最小堆存儲在類別的成員變數 self.heap 中，同時保存 k 的值在 self.k 中
* 函式 add：
1. heapq.heappush 將新的數字 val 加入到最小堆中
2. 如果最小堆的大小超過了k，我們需要刪除堆中的一些元素。使用heapq.heappop 來刪除最小堆的根節點，直到最小堆的大小等於 k
3. 最後，返回最小堆的根節點，即為目前為止流中的第 k 大的數字
## 補充
* `heapq.heapify` 函式的作用是將一個可變序列（例如列表）轉換成最小堆的形式
* `heapq.heappush` 函式接受兩個參數：一個堆物件（如列表或其他支援可變序列操作的物件）和一個要添加到堆中的元素
* `heapq.heappop` 函式接受一個堆物件（如列表或其他支援可變序列操作的物件）作為參數，並從堆中移除並返回最小的元素