12_前K个高频元素

合集 - 数据结构与算法(61)

1.01_设计一个有getMin功能的栈2023-09-222.02_由两个栈组成的队列2023-09-263.03_如何仅用递归函数和栈操作逆序一个栈2023-09-274.04_猫狗队列2023-10-055.05_用一个栈实现另一个栈的排序2023-10-066.06_用栈来求解汉诺塔问题2023-10-087.07_用队列实现栈2023-10-098.09_删除字符串中的所有相邻重复项2023-10-139.08_ 有效的括号2023-10-1110.10_逆波兰表达式求值2023-10-1611.11_滑动窗口最大值2023-10-17

12.12_前K个高频元素2023-10-18

13.01_移除链表元素2023-10-2314.02_设计链表2023-10-2415.03_反转链表2023-10-2516.04_两两交换链表中的节点2023-10-2617.05_删除链表的倒数第N个节点2023-10-2718.06_链表相交2023-10-3119.07_环形链表2023-11-0420.01_二叉树的递归遍历2023-11-0621.二叉树理论基础2023-11-0622.02_二叉树的迭代遍历2023-11-1023.04_二叉树的层序遍历2023-11-1024.05_二叉树的层次遍历II2023-11-1625.06_二叉树的右视图2023-11-1726.07_二叉树的层平均值2023-11-2027.08_N叉树的层序遍历2023-11-2328.09_每个行中找最大值2023-11-2329.10_填充每个节点的下一个右侧节点指针2023-11-2430.11_二叉树的最大深度2023-11-2531.12_二叉树的最小深度2023-11-2732.13_翻转二叉树2023-11-2833.14_对称二叉树2023-11-3034.15_完全二叉树的节点个数2023-12-0635.16_平衡二叉树2023-12-0636.17_二叉树的所有路径2023-12-0637.18_左叶子之和2023-12-0738.19_找树左下角的值2023-12-0839.20_路径总和2023-12-0940.21_从中序与后序遍历序列构造二叉树2023-12-2041.22_最大二叉树2023-12-2142.23_合并二叉树2023-12-2243.24_二叉搜索树中的搜索2023-12-2544.27_二叉搜索树的众数2024-01-0945.28_二叉树的最近公共祖先2024-01-0946.29_二叉搜索树中的插入操作2024-01-1847.30_删除二叉搜索树中的节点2024-01-2048.31_修剪二叉搜索树2024-01-2049.32_将有序数组转换为平衡二叉搜索树2024-01-2350.33_把二叉搜索树转换为累加树2024-01-2451.动态规划理论2024-05-2452.01_斐波那契数列2024-05-2453.02_爬楼梯2024-05-2454.03_使用最小花费爬楼梯2024-05-2455.04_不同路径2024-05-2556.05_不同路径2(带障碍物版)2024-05-2557.06_整数拆分2024-05-2758.08_杨辉三角2024-05-3059.10_最后一块石头的重量2024-06-0560.09_分割等和子集2024-06-0561.74_搜索二维矩阵2024-07-20

收起

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。347.力扣题目链接

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。

【思路】

本题主要涉及三部分内容：

1. 要统计元素出现的频率
2. 对频率进行排序
3. 找出前K个高频元素

统计元素出现的频率，可以通过Map来实现；然后是对出现的频率进行排序，这里使用优先级队列。

/*Comparator接口说明:
 * 返回负数，形参中第一个参数排在前面；返回正数，形参中第二个参数排在前面
 * 对于队列：排在前面意味着往队头靠
 * 对于堆（使用PriorityQueue实现）：从队头到队尾按从小到大排就是最小堆（小顶堆），
 *                                从队头到队尾按从大到小排就是最大堆（大顶堆）--->队头元素相当于堆的根节点
 * */
class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 优先级队列
        // lambda表达式设置优先级队列从大到小存储o1-o2为从大到小,o2-o1反之
        PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1[1] - o2[1]);
        int[] res = new int[k];  // 答案数组为k个元素
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();  //记录元素出现次数
        for (int num: nums)  map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
        for (var x : map.entrySet()) {  // entrySet获取k-v Set集合
            // 将kv转化为数组
            int[] tmp = new int[2];
            tmp[0] = x.getKey();
            tmp[1] = x.getValue();
            pq.offer(tmp);
            if (pq.size() > k) {
                pq.poll();
            }
        }
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            res[i] = pq.poll()[0];  // 获取优先队列里的元素
        }
        return res;
    } 
}