力扣347 前 K 個高頻元素

這道題主要涉及的是對資料結構裡雜湊表、小頂堆的理解，優化時可以參考一些排序方法。

給定乙個非空的整數陣列，返回其**現頻率前 k 高的元素。

示例 1:

輸入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
輸出: [1,2]

示例 2:

輸入: nums = [1], k = 1
輸出: [1]

說明：

原題url：

為了解決這道題，我們首先需要知道每個元素出現的次數。最方便的話，可以使用雜湊表，因為這就是乙個數字——出現次數的對映關係。此處的時間複雜度為o(n)

其次，因為需要查詢頻率前 k 高的元素，所以我們肯定是需要排序的，時間複雜度為o(n log n)的排序方法有許多，快速排序、堆排序等，我是用的堆排序，使用小頂堆，這樣在每次入堆的時候，檢查一下堆的個數是否超過 k，如果超過，則移除堆頂的元素(也就是次數最少的元素)。

這樣堆裡剩餘的元素也就是最終的結果了，接下來我們看看**：

class solution 
// 利用priorityqueue構建小頂堆
priorityqueueheap = new priorityqueue((n1, n2) -> countmap.get(n1) - countmap.get(n2));
setkeyset = countmap.keyset();
for (int key : keyset) 
}listresult = new linkedlist<>();
iteratoriterator = heap.iterator();
while (iterator.hasnext()) 
return result;}}

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針對排序，我想到了乙個優化，利用桶排序，其時間複雜度為o(n)，主要是浪費空間，因為需要申請額外的陣列，下標代表出現的次數，元素我用的是 linkedlist，這樣可以儲存多個。那麼這個在進行輸出時，只要從後往前進行遍歷，當結果的數量達到 k 時，就可以停止了。

接下來我們看看** ：

class solution 
countmap.put(num, count);
}// 桶排序，構建陣列，下標為重複的次數
linkedlist array = new linkedlist[maxcount   1];
for (map.entryentry : countmap.entryset()) 
list.add(key);
}// 倒著遍歷陣列，直到找到k個元素
listresult = new linkedlist<>();
for (int i = array.length - 1; i >= 0 && result.size() < k; i--) 
result.addall(list);
}return result;}}

提交ok。

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347 前K個高頻元素

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