【解题思路】
703.Kth Largest Element in a Stream
这道题的数组是不断在变大的，所以每次第K大的数字都在不停的变化。那么我们其实只关心前K大个数字就可以了，所以我们可以使用一个最小堆来保存前K个数字，当再加入新数字后，最小堆会自动排序，然后把排序后的最小的那个数字去除，则堆中还是K个数字，返回的时候只需返回堆顶元素即可。
997.Find the Town Judge
这个问题,我们可以建立一个defaultdict(set)，然后遍历trust中的每个元素it（将it[0]作为key，将it[1]作为value）添加到dict中，这样我们就建立了一个信任关系的映射。我们知道每个人（除了小镇法官外）都信任小镇的法官，那么我们只需要查找dict中是不是有一个value的长度等于N-1，如果存在的话，那么对应的key就是法官。此时还有一个问题，就是小镇的法官不相信任何人，我们只需要新建一个set，将it的key添加到set中，如果我们返回的数在set中存在的话，那么说明存在法官相信他人的情况。这里还有一个边界条件没有考虑，就是小镇只有一个人的时候，那么这个人一定是法官。
本周学习了 图 和 堆 相关的内容，需要更多的练习
【解题思路】 703.Kth Largest Element in a Stream 这道题的数组是不断在变大的，所以每次第K大的数字都在不停的变化。那么我们其实只关心前K大个数字就可以了，所以我们可以使用一个最小堆来保存前K个数字，当再加入新数字后，最小堆会自动排序，然后把排序后的最小的那个数字去除，则堆中还是K个数字，返回的时候只需返回堆顶元素即可。
997.Find the Town Judge 这个问题,我们可以建立一个defaultdict(set)，然后遍历trust中的每个元素it（将it[0]作为key，将it[1]作为value）添加到dict中，这样我们就建立了一个信任关系的映射。我们知道每个人（除了小镇法官外）都信任小镇的法官，那么我们只需要查找dict中是不是有一个value的长度等于N-1，如果存在的话，那么对应的key就是法官。此时还有一个问题，就是小镇的法官不相信任何人，我们只需要新建一个set，将it的key添加到set中，如果我们返回的数在set中存在的话，那么说明存在法官相信他人的情况。这里还有一个边界条件没有考虑，就是小镇只有一个人的时候，那么这个人一定是法官。