leetcode347.前k个高频元素

发布于:2025-02-10 ⋅ 阅读:(37) ⋅ 点赞:(0)

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;
    }


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