題目描述：設計一個類別 KthLargest，初始化時給定整數 k 及一個初始數字串列 nums。需要支援 add(val) 操作：在串流中加入一個新數字後，回傳目前所有數字中第 k 大的值。
解題思路：本題的核心是高效地維護「第 k 大的元素」。使用大小為 k 的**最小堆（min-heap）**是最直覺且有效的方法。
關鍵洞察：若堆中始終只保留最大的 k 個數字，則堆頂（最小值）就恰好是第 k 大的元素。
初始化：遍歷 nums 中的每個元素，依序加入堆中；若堆的大小超過 k，彈出堆頂（最小值）。這樣初始化結束後堆中恰好留下最大的 k 個元素。
add(val) 操作：
val 推入堆k，彈出堆頂k 大的元素）注意：題目保證呼叫 add 時，數字總數必定 ≥ k，因此堆永遠不會在需要回傳時是空的。
時間複雜度：
nums 的長度；每次堆操作為 O(log k)add(val)：O(log k)，每次最多執行一次推入和一次彈出空間複雜度：O(k) — 堆中最多維護 k 個元素。
1. Initialize min-heap of size at most k
2. Constructor(k, nums):
a. Store k
b. For each num in nums:
- Push num into min-heap
- If heap size > k: pop the smallest element
3. add(val):
a. Push val into min-heap
b. If heap size > k: pop the smallest element
c. Return heap top (the kth largest element)排序後線性搜尋 O(n log n)：每次呼叫 add 時將新元素插入已排序的陣列，再取第 k 大的值。維護有序陣列的插入為 O(n)，整體每次 add 是 O(n)，不適合頻繁插入的場景。
平衡 BST / 有序集合 O(log n)：使用 std::multiset 維護所有元素，每次 add 後用迭代器找到第 k 大的元素（從 rbegin 移動 k-1 步）。雖然支援更靈活的查詢，但常數因子較大，且找第 k 個元素需 O(k) 而非 O(1)，通常不如最小堆方案實用。
k 本身也可能動態變化（例如支援 setK(newK) 操作），資料結構需要如何調整才能高效處理？