相关位置
在《堆详解（最大堆、最小堆、优先队列）》这篇文章中“Top K 问题常见选择”部分，原文写道：
求第 K 大：维护大小为 K 的小顶堆。
求前 K 高频：先用哈希表计数，再用小顶堆保留 K 个高频元素。
数据流中位数：一个大顶堆维护较小的一半，一个小顶堆维护较大的一半。
这三种场景似乎正好对应 LeetCode Hot 100 中“堆”专题的三道题：
- 数组中的第 K 个最大元素
- 前 K 个高频元素
- 数据流的中位数
疑问
对于“数组中的第 K 个最大元素”（LeetCode 215），题目明确要求设计时间复杂度为 O(n) 的算法。
维护大小为 K 的小顶堆时，每个元素的入堆/调整成本最多为 O(log K)，遍历 n 个元素的总时间复杂度为：O(n log K)
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在《堆详解（最大堆、最小堆、优先队列）》这篇文章中“Top K 问题常见选择”部分，原文写道：
这三种场景似乎正好对应 LeetCode Hot 100 中“堆”专题的三道题：
疑问
对于“数组中的第 K 个最大元素”（LeetCode 215），题目明确要求设计时间复杂度为
O(n)的算法。维护大小为
K的小顶堆时，每个元素的入堆/调整成本最多为O(log K)，遍历n个元素的总时间复杂度为：O(n log K)