领扣543。N配列における最大のK番目

説明

K番目のNアレイで最大の要素を検索します。あなたは、配列の要素を入れ替えることができます

例

例1：

Input:
k=3, [[9,3,2,4,7],[1,2,3,4,8]]
Output:
7
Explanation:
the 3rd largest element is 7

例2：

Input:
k = 2, [[9,3,2,4,8],[1,2,3,4,2]]
Output:
8
Explanation:
the 1st largest element is 9, 2nd largest element is 8, 3rd largest element is 4

各アレイは、配列を排水した後、最初の空のheapqに各アレイの最後の数字を追加し、スタックの最上位に各要素をポップし、終了ポップ後の各時間を、そうでない場合は最初の配列に対応する数位置は、デジタル数字の前面がヒープに加えました。注Pythonがデフォルトのヒープヒープの中で最小であることを、ここではデジタル数字とは反対側に毎回プッシュ賢く少し遊んで、コンパレータを書き換える方法がわかりません。各アレイの複雑さは、Sigma] nはソートされている_I logN個_I、N- _Iアレイの_Iの各スタックに、スタック操作Mはアレイのサイズである関数logm、複雑さはO合計時間の全てを（である、長さシグマ】N _I logN個_I + klogm）

コードは以下の通りであります：

輸入heapqの
 クラスのソリューション：
     DEF KthInArrays（自己、配列、K）：
        ＃はここにコードを記述する
        場合：（配列）== 0 lenのリターン（なし）の
         ために私に（）でlen（配列）の範囲：配列[i]は.sort （）
        のminheap = []
         のために、私は中範囲（LEN（配列））
             場合でlen（配列[I]）> 0：heapq.heappush（のminheap、（ -配列[I] [ - 1]、I、lenの（アレイ[I]） - 1 ））
         のための I における範囲（K）：
            NUM、arrayIndex、elementIndex =heapq.heappop（のminheap）
             場合 elementIndex> 0：
                heapq.heappush（のminheap、（ -arrays [arrayIndex] [elementIndex-1]、arrayIndex、elementIndex-1 ））
         リターン（-num）