题目：
给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。
请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。
示例：
输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
输出: 5
输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
输出: 4
提示：
1 <= k <= nums.length <= 104
-104 <= nums[i] <= 104
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思考：
题目要求我们找到「数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素」。
「数组排序后的第 k 个最大的元素」换句话说：从右边往左边数第 k 个元素（从 1 开始），
那么从左向右数是第几个呢，我们列出几个找找规律就好了。
一共 6个元素，找第 2 大，下标是 4；
一共 6个元素，找第 4 大，下标是 2。
因此升序排序以后，目标元素的下标是 N - k，这里 N 是输入数组的长度。
优先队列
优先队列的思路是很朴素的。
由于找第 K 大元素，其实就是整个数组排序以后后半部分最小的那个元素。
因此，我们可以维护一个有 K 个元素的最小堆：
如果当前堆不满，直接添加；
堆满的时候，如果新读到的数小于等于堆顶，肯定不是我们要找的元素，
只有新遍历到的数大于堆顶的时候，才将堆顶拿出，然后放入新读到的数，进而让堆自己去调整内部结构。
说明：这里最合适的操作其实是 replace()，
即直接把新读进来的元素放在堆顶，然后执行下沉（siftDown()）操作。
Java 当中的 PriorityQueue 没有提供这个操作，只好先 poll() 再 offer()。
复杂度分析：
时间复杂度：O(NlogK)，遍历数据O(N)，堆内元素调整O(logK)；
空间复杂度：O(K)
class Solution {
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
//创建队列 确定大小为K
PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(k, Comparator.comparingInt(a -> a));//! Comparator 大写
for (int i = 0; i < k; i++) {//先将前K个元素添加入栈
queue.offer(nums[i]);
}
for (int i = k; i < nums.length; i++) {
int top = queue.peek();
if (nums[i] > top) {
queue.poll();
queue.offer(nums[i]);
}
}
return queue.peek();
}
}
LC