标签:哈希表 优先级队列
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
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:使用map统计各个数字出现频率,用大小为k最小堆留下高频k个数字;时间复杂度满足进阶要求O(nlogk)<O(nlogn);注意堆始终堆存放的是元素值,但是要根据元素值出现频率排序,因此要自定义堆排序方法
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
int[] topKFrequent=new int[k];
Map<Integer,Integer> map=new HashMap<>();
PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
public int compare(Integer a, Integer b) {
return map.get(a) - map.get(b);
}
});
for(int i=0;i<nums.length;i++){
if(!map.containsKey(nums[i]))
map.put(nums[i],1);
else
map.put(nums[i],map.get(nums[i])+1);
}
Set<Integer> set=map.keySet();
for(Integer key:set){
if(minHeap.size()<k)
minHeap.offer(key);
else{
if(map.get(key)>map.get(minHeap.peek())){
minHeap.poll();
minHeap.offer(key);
}
}
}
int i=0;
while (!minHeap.isEmpty()) {
topKFrequent[i]=minHeap.poll();
i++;
}
return topKFrequent;
}