diff --git a/703_KthLargestElementInAStream/703_KthLargestElementInAStream.md b/703_KthLargestElementInAStream/703_KthLargestElementInAStream.md
new file mode 100644
index 0000000..4ead607
--- /dev/null
+++ b/703_KthLargestElementInAStream/703_KthLargestElementInAStream.md
@@ -0,0 +1,126 @@
+# 703. Kth Largest Element in a Stream
+- [Arai60](https://1kohei1.com/leetcode/)
+- 問題文: [703. Kth Largest Element in a Stream](https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-a-stream/description/)
+- 使用言語: C++
+- 次に解く問題: [347. Top K Frequent Elements](https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/description/)
+
+## 知識セット
+### 知っていたこと
+- オブジェクト指向におけるクラスとは何かの概要
+	- コンストラクタ
+	- インスタンス
+	- メンバ変数
+	- メンバ関数(メソッド)
+
+### 今回調べたこと
+- privateとpublicについて
+- thisポインタの使い方
+- C++における範囲for文
+- C++における初期化子リスト
+	- 代入ではなく初期化を行う
+	- 効率と、constへの代入が可能なのがメリット
+
+## Step1
+- 所要時間: 30min.
+- 方針: vectorを毎回sortして[k-1]番目の値を返す
+	- TLEしそう
+	- TLEしました。そりゃそう。
+- コード
+```cpp
+class KthLargest {
+public:
+    int k_val;
+    std::vector<int> scores;
+
+    KthLargest(int k, std::vector<int>& nums) {
+        k_val = k;
+        scores = nums;
+    }
+    
+    int add(int val) {
+        this->scores.push_back(val);
+        std::sort(this->scores.rbegin(), this->scores.rend());
+        if (scores.size() < k_val) {
+            return -1;
+        }
+        return scores[this.k_val - 1];
+    }
+};
+```
+- 計算量
+	- 時間計算量: O(N^2 logN)
+		- N回sortで毎回O(N logN)のsort
+		- nums.lengthが最大で10^4なのでTLE
+		- 大体O(10^9)を超えるとTLEする印象。競プロの話です
+	- 空間計算量: O(N)
+
+## Step2
+- 所要時間: 10min.
+- 方針: priority_queueを使用
+	- 要件を読み替えると、上からk件保存して最小の値を返せばいい
+	- 最適なデータ構造は、最小値を保持するpriority_queue
+		- デフォルトだと最大値を保持するので注意する
+	- Google Style Guideに極力準拠してみる
+- コード
+```cpp
+class KthLargest {
+public:
+    int k_;
+    std::priority_queue<int, std::vector<int>, std::greater<int>> min_heap_;
+
+    KthLargest(int k, std::vector<int>& nums) {
+        k_ = k;
+        for (int n : nums) {
+            add(n);
+        }
+    }
+    
+    int add(int val) {
+        min_heap_.push(val);
+        if (min_heap_.size() > k_) {
+            min_heap_.pop();
+        }
+        return min_heap_.top();
+    }
+};
+```
+- 計算量
+	- 時間計算量: O(N log(N))
+		- priority_queueの追加・削除はO(log(N))
+	- 空間計算量: O(N)
+
+## Step3
+- 所要時間: 15min
+- 方針: リファクタリング
+	- 初期化子リスト
+	- privateやエラーハンドリング等、防衛的プログラミング
+- コード
+```cpp
+class KthLargest {
+private:
+    const int k_;
+    std::priority_queue<int, std::vector<int>, std::greater<int>> top_k_;
+
+public:
+    KthLargest(int k, vector<int>& nums) : k_(k) {
+        for (int n : nums) {
+            add(n);
+        }
+    }
+    
+    int add(int val) {
+        top_k_.push(val);
+
+        if (top_k_.size() > k_) {
+            top_k_.pop();
+        } else if (top_k_.size() < k_) {
+            return -1;
+        }
+
+        return top_k_.top();
+    }
+};
+```
+- 計算量
+	- 時間計算量: O(N log(N))
+	- 空間計算量: O(N)
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