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leetcode 347. Top K Frequent Elements 前 K 个高频元素

作者:互联网

一、题目大意

https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-elements

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。
示例 1:

输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]

示例 2:

输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]

提示:

进阶:你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ,其中 n 是数组大小。

二、解题思路

题意
给定一个数组,统计前k个高频的数字,顺序任意。
思路:
用桶排序来解决这个问题。使用哈希表统计频率,统计完成后创建一个数组,将频率作为数组下标,对于出现频率不同的数字集合,存入对应的数组下标即可。
实现:
使用HashMap来做,key为值,value为出现的频数

输入:nums:[1,1,1,1,2,2,3,4]  k:2

第一步:统计数值的频数,用map<Integer, Integer>存储
数值:1 2 3 4
频数:4 2 1 1

第二步:以频数构造桶,用list[],-->用 PriorityQueue 优化
|0|1  |2| 3|4
| |3,4|2|  |1

第三步:从桶中倒数取前k个

三、解题方法

3.1 Java实现

public class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 统计频数并记录最大频数值
        Map<Integer, Integer> countMap = new HashMap<>();
        int maxCount = 0;
        for (int tmp : nums) {
            // int tmpCount = countMap.containsKey(tmp) ? countMap.get(tmp) + 1 : 1;
            int tmpCount = countMap.getOrDefault(tmp, 0) + 1;
            maxCount = Math.max(maxCount, tmpCount);
            countMap.put(tmp, tmpCount);
        }

        // 构造桶
        List<Integer>[] listArr = new List[maxCount + 1];
        for (Integer tmp : countMap.keySet()) {
            int count = countMap.get(tmp);
            if (listArr[count] == null) {
                listArr[count] = new ArrayList<>();
            }
            listArr[count].add(tmp);
        }

        // 从桶中倒数取前k个
        List<Integer> resList = new ArrayList<>();
        for (int i = listArr.length - 1; i >= 0 && resList.size() < k; i--) {
            if (listArr[i] == null) {
                continue;
            }
            resList.addAll(listArr[i]);
        }
        return resList.stream().mapToInt(x -> x).toArray();
    }
}

3.2 java实现(优化)

class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 堆排序 + 最大堆
        // 1、先统计数组中元素出现的个数,使用 HashMap 存储,一次遍历
        // 2、对元素个数进行堆排序,构建最大堆
        // 3、取出堆中前 k 个元素
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int num : nums) {
            map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
        }
        PriorityQueue<int[]> priority = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>(){
            public int compare(int[] num1, int[] num2) {
                return num2[1] - num1[1];
            }
        });
        for (int key : map.keySet()) {
            priority.offer(new int[]{key, map.get(key)});
        }
        int[] res = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            res[i] = priority.poll()[0];
        }
        return res;
    }
}

四、总结小记

标签:tmp,Elements,nums,int,Top,countMap,347,new,listArr
来源: https://www.cnblogs.com/okokabcd/p/16297577.html