1. 题目
https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-elements/
考察点
这道题的考察点是：
- 如何使用哈希表来统计元素的出现频率。
- 如何使用最小堆来找出前k个高频元素。
- 如何利用堆的性质来优化时间复杂度。
- 如何使用合适的数据结构来存储和返回结果。
2. 解法
思路
Leetcode 347题，这是一个关于找出数组中出现频率最高的k个元素的问题。
有多种方法可以实现这个问题，但是题目要求算法的时间复杂度必须优于O(n log n)，其中n是数组的大小。
一种可能的方法是使用哈希表和最小堆。
- 哈希表可以用来存储每个元素出现的次数，
- 然后遍历哈希表，将元素和次数作为一个对放入最小堆中，
- 如果堆的大小超过k，就弹出堆顶元素，这样保证堆中只有出现次数最高的k个元素。
- 最后，将堆中的元素放入一个列表中返回。
这种方法的时间复杂度是O(n log k)，空间复杂度是O(n)。
代码逻辑
- 用哈希表记录每个元素的出现次数。
- 我们创建一个哈希表map，用来存储数组中每个元素出现的次数。我们遍历数组中的每个元素num，如果map中已经有num作为键，就将其对应的值加一，否则就将num作为键，1作为值放入map中。这样，map中就记录了数组中每个元素及其出现的次数。
- 用最小堆维护出现次数最高的k个元素。
- 我们创建一个最小堆queue，用来存储元素和次数的对。我们遍历map中的每个键值对entry，将entry的键和值作为一个数组放入queue中。如果queue的大小超过了k，就说明queue中有不属于前k个高频元素的元素，我们就将queue的堆顶元素弹出。这样，queue中就保留了出现次数最高的k个元素及其次数。
- 用列表存储最小堆中的元素。
- 我们创建一个列表list，用来存储最终的结果。我们将queue中的每个元素弹出，并将其第一个元素（即原数组中的元素）放入list中。这样，list中就包含了前k个高频元素。
- 用数组返回列表中的元素。
- 我们创建一个数组res，用来返回结果。我们遍历list中的每个元素，并将其放入res中。这样，res就是一个包含前k个高频元素的数组。
以上就是代码的逻辑概述。
具体实现
import java.util.*;
class Solution {
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
// 哈希表存储元素和次数
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int num : nums) {
map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
}
// 最小堆存储元素和次数的对
PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[1] - b[1]);
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
queue.offer(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
if (queue.size() > k) {
queue.poll();
}
}
// 将堆中的元素放入列表中
List<Integer> list = new ArrayList<>();
while (!queue.isEmpty()) {
list.add(queue.poll()[0]);
}
// 将列表转换为数组并返回
int[] res = new int[k];
for (int i = 0; i < k; i++) {
res[i] = list.get(i);
}
return res;
}
}
