一、题目大意
https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-elements
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。
二、解题思路
题意：
给定一个数组，统计前k个高频的数字，顺序任意。
思路：
用桶排序来解决这个问题。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。
实现：
使用HashMap来做，key为值，value为出现的频数
输入：nums:[1,1,1,1,2,2,3,4] k:2
第一步：统计数值的频数，用map<Integer, Integer>存储
数值：1 2 3 4
频数：4 2 1 1
第二步：以频数构造桶，用list[]，-->用 PriorityQueue 优化
|0|1 |2| 3|4
| |3,4|2| |1
第三步：从桶中倒数取前k个
三、解题方法
3.1 Java实现
public class Solution {
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
// 统计频数并记录最大频数值
Map<Integer, Integer> countMap = new HashMap<>();
int maxCount = 0;
for (int tmp : nums) {
// int tmpCount = countMap.containsKey(tmp) ? countMap.get(tmp) + 1 : 1;
int tmpCount = countMap.getOrDefault(tmp, 0) + 1;
maxCount = Math.max(maxCount, tmpCount);
countMap.put(tmp, tmpCount);
}
// 构造桶
List<Integer>[] listArr = new List[maxCount + 1];
for (Integer tmp : countMap.keySet()) {
int count = countMap.get(tmp);
if (listArr[count] == null) {
listArr[count] = new ArrayList<>();
}
listArr[count].add(tmp);
}
// 从桶中倒数取前k个
List<Integer> resList = new ArrayList<>();
for (int i = listArr.length - 1; i >= 0 && resList.size() < k; i--) {
if (listArr[i] == null) {
continue;
}
resList.addAll(listArr[i]);
}
return resList.stream().mapToInt(x -> x).toArray();
}
}
3.2 java实现（优化）
class Solution {
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
// 堆排序 + 最大堆
// 1、先统计数组中元素出现的个数，使用 HashMap 存储，一次遍历
// 2、对元素个数进行堆排序，构建最大堆
// 3、取出堆中前 k 个元素
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int num : nums) {
map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
}
PriorityQueue<int[]> priority = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>(){
public int compare(int[] num1, int[] num2) {
return num2[1] - num1[1];
}
});
for (int key : map.keySet()) {
priority.offer(new int[]{key, map.get(key)});
}
int[] res = new int[k];
for (int i = 0; i < k; i++) {
res[i] = priority.poll()[0];
}
return res;
}
}
四、总结小记
- 2022/5/22 今天好二呀，明显感受到夏天来啦。本题重点理解桶排序的思路，还有就是学习PriorityQueue类型，以前都没用过。
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文章来源: 博客园
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