设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。注意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。 请实现 KthLargest 类： KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。 int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素。 示例： 输入： ["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"] [[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]] 输出： [null, 4, 5, 5, 8, 8] 解释： KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]); kthLargest.add(3); // return 4 kthLargest.add(5); // return 5 kthLargest.add(10); // return 5 kthLargest.add(9); // return 8 kthLargest.add(4); // return 8

下面是一个实现找到数据流中第 k 大元素的类的示例代码：

import java.util.PriorityQueue;

class KthLargest {
    private PriorityQueue<Integer> minHeap;
    private int k;

    public KthLargest(int k, int[] nums) {
        this.k = k;
        this.minHeap = new PriorityQueue<>(k);
        for (int num : nums) {
            add(num);
        }
    }
    
    public int add(int val) {
        if (minHeap.size() < k) {
            minHeap.offer(val);
        } else if (val > minHeap.peek()) {
            minHeap.poll();
            minHeap.offer(val);
        }
        return minHeap.peek();
    }
}

在这个类中，我们使用一个最小堆来维护数据流中的前 k 大元素。在初始化时，我们先将数组中的元素加入到最小堆中，然后每次调用 add 方法时，如果堆的大小小于 k，我们直接将元素加入堆中；如果堆的大小已经达到 k，我们判断当前元素是否大于堆顶元素，如果是，则将堆顶元素弹出，并将当前元素加入堆中。最后，返回堆顶元素即为当前数据流中第 k 大的元素。

根据给定的示例，我们可以这样使用这个类：

KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, new int[]{4, 5, 8, 2});
System.out.println(kthLargest.add(3));   // 输出 4
System.out.println(kthLargest.add(5));   // 输出 5
System.out.println(kthLargest.add(10));  // 输出 5
System.out.println(kthLargest.add(9));   // 输出 8
System.out.println(kthLargest.add(4));   // 输出 8

输出的结果与示例中的期望输出一致。