数据流中的第 K 大元素

下面按主解代码逐帧推进：先把「大小为 K 的最小堆」建起来，再看每次 add 如何用 O(log k) 维护「第 K 大」。

目标 · 数据流里随时问「第 K 大」：这是一个数据流问题：数字不断加进来，每加一个就要立刻回答「目前第 K 大是多少」。每次都重新排序太慢，需要一个能动态维护的结构。

核心 · 维护一个大小为 K 的最小堆：诀窍：只留「目前最大的 K 个数」，用一个最小堆装它们。那么这 K 个里最小的(也就是堆顶)，正好就是第 K 大。比它还小的数根本排不进前 K，不用管。

对照 · 为什么用「最小堆」而非「最大堆」：求「第 K 大」反而用「最小堆」——留住最大的 K 个，看它们当中最小的那个。

初始化 k=3 · 弹掉多余的小数：初始化：4、5、8、2 都进堆，但只能留 3 个，最小的 2 被弹掉。堆里剩 [4,5,8]，堆顶 4 就是当前第 3 大。

add(3) · 比堆顶小，进了又被弹：add(3)：先把 3 压进堆，超过 3 个了，弹掉最小的——正好就是刚进来的 3。堆顶还是 4，返回 4。比第 K 大还小的数，进来就被弹，毫无影响。

add(5) · 比堆顶大，挤掉旧的最小：add(5)：5 压进堆，弹掉最小的 4。堆变成 [5,5,8]，堆顶升到 5，返回 5。一个足够大的数进来，会把旧的最小挤出去、抬高第 K 大。

add(10) · 同理，堆顶仍 5：add(10)：10 进堆、弹掉最小的 5，堆变 [5,8,10]，堆顶还是 5。每次操作只做一次 push + 一次 pop，O(log k)，远快过重排。

记住骨架：拿一个大小恒为 K 的最小堆当「状态」，add 时 push 进去、若超 k 就 pop 掉最小，堆顶就是答案。

边界三连：堆题边界：没攒够 k、小数无影响、重复各算一个。

三个高频追问：为何不排序、为何最小堆、和 LC215 区别。