347

首页 > TAG信息列表 > 347

LeetCode(197)上升的温度

计算两个日期的间隔是否是一天 datediff(w1.recordDate,w2.recordDate)=1 {"headers": ["id"], "values": [[678], [446], [517], [955], [1007], [329], [603], [798], [812], [107], [391], [524], [177], [268], [1021], [1059], [673], [859], [900

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

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:

347. 前K个高频元素

class Solution { public: static bool cmp(pair<int, int>& m, pair<int, int>& n) { return m.second > n.second; } vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) { unordered_map<in

347. 前 K 个高频元素(std::pair最大堆)

347. 前 K 个高频元素给你一个整数数组 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： 1 <= nums.length <=

347. 前 K 个高频元素

package leetcode; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.PriorityQueue; import java.util.Set; public class demo_347 { public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { HashMap<Integer, I

最常用的k个元素 347. Top K Frequent Elements

用max heap // use maxHeap. Put entry into maxHeap so we can always poll a number with largest frequency public class Solution { public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) { Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>

【排序】力扣347：前K个高频元素（未完）

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：输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 输出: [1,2] 进阶：你所设计算法的时间复杂度必须优于 O(nlogn) ，其中 n 是数组大小。 3种方法：部分快排思想；直接排序；优先队列方

leecode 347. 前 K 个高频元素

347. 前 K 个高频元素本题还是细节处理比较多，我不太熟悉小顶堆大顶堆，这个题花了一个多小时在搞基础，具体细节在代码部分。 class Solution { public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { Map<Integer,Integer> map = new Ha

线上系统内存占用高问题定位

1、线上系统内存占用高问题定位 1.1、查看暂用内存最高的进程 top 1.2、定位线程 top -p 1 -H 1.3、jstack定位问题上一步定位到线程347占用内存高，将pid=347转换为16进制为15B，使用下面的命令可以定位问题代码 jstack 347 |grep -A 20 15B 执行结果为 Unable to open socket

protobuf传输协议万方数据平台

protobuf传输协议万方数据平台对于做数据抓取的人来说，想必很多人没遇到过这种请求体。返回的数据则是这样：首先抓包：发现如下数据顺藤摸瓜找到如下请求体之后构建请求体得到然后使用得到的参数对 url = “https://s.wanfangdata.com.cn/SearchService.SearchSer

347. Top K Frequent Elements

My First PriorifyQueue Solution This soltion use a Map to record the frequency of every number, and then use PriorityQueue to sort by frequency. The time complexity is O(nlogn), two pass. class NumCount{ public NumCount(int num, int count){

347. 前 K 个高频元素

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： 1 <= nums.length <= 105 k 的取值范围是 [1, 数组中不相

347. 前 K 个高频元素

要求：返回前k个高频元素，时间不超O(nlogn)，注意是指k个不同的数而不是k个频率思路：法一：首先记录次数数组，由于时间限制不能排序，故对该数组用小顶堆，初始化堆O(klogk)，调整O(n-k)(logk)，空间O(n) class Solution { public: struct cmp{ bool operator()(pair<int,int> &a,p

LeetCode 347.前k个高频元素

一、思路：该题主要用到了堆的思想来解决该问题。并且用到了优先队列用来作为存储。java的优先队列默认的是最小堆。最小堆的定义：根结点的键值是所有堆结点键值中最小者，称为最小堆。首先：需要用键值对来进行存储，键：存储数组的元素，值：存储元素出现的次数其次：1、要考虑优先队列

Leetcode 347. 前 K 个高频元素

题目重述给你一个整数数组 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： 1 <= nums.length <= 105 k 的取值范围是 [1, 数

leetcode hot 100 - 347. 前 K 个高频元素

347. 前 K 个高频元素题目描述给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。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：你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数

347. 前 K 个高频元素

347. 前 K 个高频元素 347. 前 K 个高频元素解法一：粗暴排序法解法二：最小堆解法三：桶排序法 347. 前 K 个高频元素解法一：粗暴排序法最简单粗暴的思路就是使用排序算法对元素按照频率由高到低进行排序，然后再取前 k 个元素。可以发现，使用常规的诸如冒泡、选择、甚至快

LeetCode 347. 前 K 个高频元素（Easy）

题目链接题解前 K 个高频元素思路代码 class Solution: ### 0128 堆排序（60 ms，17.5 MB） def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]: def heapify(p_idx, heap_size): max_idx = p_idx l_idx, r_idx = p_id

347前 K 个高频元素（哈希表、堆排序）

1、题目描述给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。提示：你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。你的算法的时间复杂度必须优于 O(n log n) , n 是数组的大小。题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集

力扣 - 347. 前 K 个高频元素

目录题目思路1（哈希表与排序）代码复杂度分析思路2（建堆）代码复杂度分析题目 347. 前 K 个高频元素思路1（哈希表与排序）先用哈希表记录所有的值出现的次数然后将按照出现的次数进行从高到低排序最后取前 k 个就是答案了代码 class Solution { public int[] topKFrequent(int[

347. Top K Frequent Elements (Medium) 出现频率最多的 k 个元素

设置若干个桶，每个桶存储出现频率相同的数。桶的下标表示数出现的频率，即第 i 个桶中存储的数出现的频率为 i。把数都放到桶之后，从后向前遍历桶，最先得到的 k 个数就是出现频率最多的的 k 个数。首先依旧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

leetcode力扣347. 前 K 个高频元素

给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。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] class Solution(object): def topKFrequent(self, nums, k): """ :type nums: List[in

《西瓜书》（第九章）——聚类

聚类任务性能度量距离计算原型聚类密度聚类层次聚类点赞收藏分享文章举报 mkopvec 发布了347 篇原创文章 · 获赞 20 · 访问量 1万+ 私信关注

[LeetCode] 347. 前 K 个高频元素 ☆☆☆(堆排序)

描述给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。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]说明：你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。你的算法的时间复杂度必须优于 O

【leetcode】347. Top K Frequent Elements

题目地址：https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/ 从一个数组中求解出现次数最多的k个元素，本质是top k问题，用堆排序解决。关于堆排序，其时间复杂度在最好和最坏的场景下都是O（nlogn）。一开始想定义一个结构体，包含元素和元素个数两个成员，后直接用pair存储即可。