今天分享的题目来源于 LeetCode 上第 347 号问题：前 K 个高频元素。题目难度为 Medium，目前通过率为 56.9% 。
题目描述
给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。
示例 1:
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2输出: [1,2]
输出: [1,2]
示例 2:
输入: nums = [1], k = 1输出: [1]
输出: [1]
说明：
题目解析
解法一：最小堆
题目最终需要返回的是前 k 个频率最大的元素，可以想到借助堆这种数据结构，对于 k 频率之后的元素不用再去处理。
具体操作为：
堆中的元素就是前 k 个频率最大的元素
代码如下：
class Solution { public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) { // 使用字典，统计每个元素出现的次数，元素为键，元素出现的次数为值 HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap(); for(int num : nums){ if (map.containsKey(num)) { map.put(num, map.get(num) + 1); } else { map.put(num, 1); } } // 遍历map，用最小堆保存频率最大的k个元素 PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer a, Integer b) { return map.get(a) - map.get(b); } }); for (Integer key : map.keySet()) { if (pq.size() < k) { pq.add(key); } else if (map.get(key) > map.get(pq.peek())) { pq.remove(); pq.add(key); } } // 取出最小堆中的元素 List<Integer> res = new ArrayList<>(); while (!pq.isEmpty()) { res.add(pq.remove()); } return res; }}
public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int{
// 使用字典，统计每个元素出现的次数，元素为键，元素出现的次数为值
HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap();
for(int num : nums){
if (map.containsKey(num)) {
map.put(num, map.get(num) + 1);
} else {
map.put(num, 1);
}
}
// 遍历map，用最小堆保存频率最大的k个元素
PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer a, Integer b){
return map.get(a) - map.get(b);
}
});
for (Integer key : map.keySet()) {
if (pq.size() < k) {
pq.add(key);
} else if (map.get(key) > map.get(pq.peek())) {
pq.remove();
pq.add(key);
}
}
// 取出最小堆中的元素
List<Integer> res = new ArrayList<>();
while (!pq.isEmpty()) {
res.add(pq.remove());
}
return res;
}
}
复杂度分析
解法二：桶排序法
首先依旧使用哈希表统计频率，统计完成后，创建一个数组，将频率作为数组下标，对于出现频率不同的数字集合，存入对应的数组下标即可。
代码实现如下：
//基于桶排序求解「前 K 个高频元素」class Solution { public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) { List<Integer> res = new ArrayList(); // 使用字典，统计每个元素出现的次数，元素为键，元素出现的次数为值 HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap(); for(int num : nums){ if (map.containsKey(num)) { map.put(num, map.get(num) + 1); } else { map.put(num, 1); } } //桶排序 //将频率作为数组下标，对于出现频率不同的数字集合，存入对应的数组下标 List<Integer>[] list = new List[nums.length+1]; for(int key : map.keySet()){ // 获取出现的次数作为下标 int i = map.get(key); if(list[i] == null){ list[i] = new ArrayList(); } list[i].add(key); } // 倒序遍历数组获取出现顺序从大到小的排列 for(int i = list.length - 1;i >= 0 && res.size() < k;i--){ if(list[i] == null) continue; res.addAll(list[i]); } return res; }}
class Solution{
public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int{
List<Integer> res = new ArrayList();
// 使用字典，统计每个元素出现的次数，元素为键，元素出现的次数为值
HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap();
for(int num : nums){
if (map.containsKey(num)) {
map.put(num, map.get(num) + 1);
} else {
map.put(num, 1);
}
}
//桶排序
//将频率作为数组下标，对于出现频率不同的数字集合，存入对应的数组下标
List<Integer>[] list = new List[nums.length+1];
for(int key : map.keySet()){
// 获取出现的次数作为下标
int i = map.get(key);
if(list[i] == null){
list[i] = new ArrayList();
}
list[i].add(key);
}
// 倒序遍历数组获取出现顺序从大到小的排列
for(int i = list.length - 1;i >= 0 && res.size() < k;i--){
if(list[i] == null) continue;
res.addAll(list[i]);
}
return res;
}
}
复杂度分析
END
