代码随想录-042-LeetCode347.前K个高频元素

前言

“代码随想录”刷题记录。总结笔记均会放在“算法刷题-代码随想录”该专栏下，以下为原文的链接。
代码随想录此题链接

题目

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

1.堆（小顶堆）

思路（定义变量）

• 一个map来记录数组中值的出现频率
• 一个heap小顶堆，来对于最大的前K个元素排序
• 一个int[ ]，用来接收数组中前k个最大的值

2. 本题思路分析：

• 通过map记录统计数组中各个元素的出现频率
• 一个heap小顶堆，来对于最大的前K个元素排序，
• 遍历数组中的所有元素，当小顶堆不满K个元素时，将数组当前元素直接加入堆中
• 当小顶堆存满K个元素后，每次加入元素都与堆顶元素作比较，大于堆顶元素将堆顶元素弹出堆，加入当前元素（小顶堆最小的元素在堆顶）
• 当数组便利完毕后，依次弹出堆顶元素，此时即为从小到大输出数组前K个最大的值，所以可以将数组从后往前接收堆弹出的值

3. 算法实现

• 代码：
  JAVA

public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
    HashMap<Integer,Integer> match =new HashMap();
    for(int num : nums){
        match.put(num,match.getOrDefault(num,0) + 1);
    }
    PriorityQueue<int[]> heap = new PriorityQueue<>(
        (pair1,pair2) -> pair1[1] - pair2[1]
    );
    for(Map.Entry<Integer,Integer> en : match.entrySet()){
        if(heap.size() < k){
            heap.add(new int[]{en.getKey(),en.getValue()});
        }else{
            if(heap.peek()[1] < en.getValue()){
                heap.poll();
                heap.add(new int[]{en.getKey(),en.getValue()});
            }
        }
    }
    int[] result = new int[k];
    for(int i = heap.size() - 1;heap.size() > 0;i--){
        result[i] = heap.poll()[0];
    }
    return result;
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

``

4. pop函数的算法复杂度

空间复杂度：O（n）
时间复杂度：O（nlogn(k)）

5. 算法坑点

Java语言方面
相关堆的API

• 对于PriorityQueue相关API掌握不熟练