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 <= 10^5
• k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]
• 题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的

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。

代码:

暴力解法,部分测试用例时间超时,通过的测试用例20/21
/**
 * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().
 */
typedef struct {
    int val;
    int count;
} node;
int* topKFrequent(int* nums, int numsSize, int k, int* returnSize) {
    // nums排序
    for (int i = 1; i <= numsSize - 1; i++) {
        for (int j = 0; j <= numsSize - 1 - i; j++) {
            if (nums[j] > nums[j + 1]) {
                int tmp = nums[j];
                nums[j] = nums[j + 1];
                nums[j + 1] = tmp;
            }
        }
    }
    // 定义一个结构体数组/栈
    node* arr = (node*)malloc(sizeof(node) * 10000);
    int top = 0;
    // 求每个数字出现的次数
    if (numsSize >= 2) {
        for (int i = 0; i <= numsSize - 2;) {
            int c = 1;
            int j = i;
            while (j <= numsSize - 2 && nums[j] == nums[j + 1]) {
                ++j;
                ++c;
            }
            node tmp;
            tmp.val = nums[i];
            tmp.count = c;
            arr[top++] = tmp;
            i = j + 1;
        }
        if (nums[numsSize - 1] != nums[numsSize - 2]) {
            node tmp;
            tmp.val = nums[numsSize - 1];
            tmp.count = 1;
            arr[top++] = tmp;
        }
    } else {
        node tmp;
        tmp.val = nums[0];
        tmp.count = 1;
        arr[top++] = tmp;
    }
    // 对结构体数组按照count为关键字进行降序冒泡排序
    for (int i = 1; i <= top - 1; i++) {
        for (int j = 0; j <= top - 1 - i; j++) {
            if (arr[j].count < arr[j + 1].count) {
                node tmp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = tmp;
            }
        }
    }
    // 找前k个元素
    *returnSize = 0;
    int* res = (int*)malloc(sizeof(int) * k);
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        res[(*returnSize)++] = arr[i].val;
    }
    return res;
}