class KthLargest: def __init__(self, k: int, nums: List[int]): self.k = k hp = [] for x in nums: heapq.heappush(hp,x) if len(hp) > k: heappop(hp) self.hp = hp def add(self, val: int) -> int: heappush(self.hp,val) if len(self.hp)>self.k: heappop(self.hp) return self.hp[0]

这是一个实现 Kth Largest Element in a Stream 的类，使用了 Python 的 heapq 库（堆）。

在类的初始化方法 __init__ 中，首先将 nums 中的元素依次添加到一个最小堆 hp 中，如果 hp 中的元素数量超过了 k，则弹出堆顶元素，保持堆中只有 k 个元素。最后将 hp 赋值给 self.hp，表示存储了最大的 k 个元素。

在类的 add 方法中，将新加入的元素 val 添加到 hp 中，并且如果 hp 中的元素数量超过了 k，则弹出堆顶元素，保持堆中只有 k 个元素。最后返回堆顶元素，即为第 k 大的元素。

这个类可以在实现一些需要实时获取数据中的最大（或最小）值的场景中使用，例如实时监控一台服务器的 CPU 使用率，然后获取最高的前 10 个 CPU 使用率。

相关问题

对上述代码进行完善，要求利用单向循环链表存储结构模拟此过程,按照出列的顺序输出各个人的编号。输入数据:建立输入函数处理输入的数据,输入m的初值n,输入每个人的密码,建立单向循环链表。输出形式:建立一个输出函数,将正确的出列顺序输出。

以下是使用单向循环链表模拟出列过程的代码：

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

class CircleLinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None
        self.tail = None
        self.size = 0

    # 在链表尾部添加节点
    def add(self, data):
        new_node = Node(data)
        if self.head is None:
            self.head = new_node
            self.tail = new_node
        else:
            self.tail.next = new_node
            self.tail = new_node
        self.tail.next = self.head  # tail节点指向head节点，形成循环链表
        self.size += 1

    # 在链表中删除指定节点
    def remove(self, node):
        if self.size == 0:
            return
        if self.head == node:
            if self.size == 1:
                self.head = None
                self.tail = None
            else:
                self.head = self.head.next
                self.tail.next = self.head
        else:
            cur_node = self.head
            while cur_node.next != self.head:
                if cur_node.next == node:
                    cur_node.next = node.next
                    if self.tail == node:
                        self.tail = cur_node
                    break
                cur_node = cur_node.next
        self.size -= 1

def input_data():
    m = int(input("请输入m的初值n："))
    n = int(input("请输入每个人的密码，以空格分隔："))
    nums = list(range(1, n+1))
    linked_list = CircleLinkedList()
    for num in nums:
        linked_list.add(num)
    return m, linked_list

def output_data(m, linked_list):
    cur_node = linked_list.head
    while linked_list.size > 0:
        for i in range(m-1):
            cur_node = cur_node.next
        print(cur_node.data, end=" ")
        next_node = cur_node.next
        linked_list.remove(cur_node)
        cur_node = next_node

m, linked_list = input_data()
output_data(m, linked_list)

在这个代码中，我们定义了一个Node类，表示链表中的节点。然后定义了一个CircleLinkedList类，表示单向循环链表。在这个类中，我们实现了在链表尾部添加节点和在链表中删除指定节点的功能，同时维护了链表的大小。

然后我们定义了一个input_data函数，用于处理输入的数据。在这个函数中，我们首先输入m和n的值，然后生成一个包含1到n的整数的列表，将这个列表添加到单向循环链表中。最后返回m和链表。

最后我们定义了一个output_data函数，用于输出正确的出列顺序。在这个函数中，我们首先获取链表的头结点，并在循环中按照m的值找到需要出列的节点。然后删除这个节点，并将当前节点指向下一个节点，循环直到链表为空。每次删除节点时，我们都会将当前节点指向下一个节点，以便在下一轮循环中继续查找。在删除节点之前，我们还会打印出要出列的节点的编号。最后输出的结果即为正确的出列顺序。

python实现建立二叉树并查找父节点，输入有三行： 第一行是n值，表示有n个结点； 第二行有n个整数，分别代表n个结点的数据值； 第三行是x，表示要搜索值为x的结点的父结点。 输出格式: 输出值为x的结点的父结点的值。 若值为x的结点不存在，则输出：It does not exist.

好的，这里是一个 Python 实现建立二叉搜索树并查找父结点的例子。你可以根据需要进行修改：

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.left = None
        self.right = None

class BST:
    def __init__(self):
        self.root = None

    def insert(self, data):
        if self.root is None:
            self.root = Node(data)
        else:
            self._insert(data, self.root)

    def _insert(self, data, cur_node):
        if data < cur_node.data:
            if cur_node.left is None:
                cur_node.left = Node(data)
            else:
                self._insert(data, cur_node.left)
        elif data > cur_node.data:
            if cur_node.right is None:
                cur_node.right = Node(data)
            else:
                self._insert(data, cur_node.right)

    def find_parent(self, data):
        return self._find_parent(data, self.root)

    def _find_parent(self, data, cur_node):
        if cur_node is None:
            return "It does not exist."
        elif cur_node.left is not None and cur_node.left.data == data:
            return cur_node.data
        elif cur_node.right is not None and cur_node.right.data == data:
            return cur_node.data
        elif data < cur_node.data:
            return self._find_parent(data, cur_node.left)
        elif data > cur_node.data:
            return self._find_parent(data, cur_node.right)

if __name__ == '__main__':
    n = int(input())
    nums = list(map(int, input().split()))
    x = int(input())

    bst = BST()
    for num in nums:
        bst.insert(num)

    ans = bst.find_parent(x)
    print(ans)

这个例子中，我们首先定义了一个 `Node` 类来表示二叉搜索树中的结点，包含 `data` 值、`left` 左子结点和 `right` 右子结点。然后定义了一个 `BST` 类来表示二叉搜索树，包含 `root` 根结点和 `insert` 插入结点、`find_parent` 查找父结点的方法。在 `insert` 方法中，我们使用了递归的方式来插入结点；在 `find_parent` 方法中，我们使用了递归的方式来查找父结点并返回其值。最后，在主程序中，我们读入输入数据，建立二叉搜索树，并查找要搜索的结点的父结点并输出其值。