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Update
This commit is contained in:
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# 算法文章精选:
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* [简历模板](https://github.com/youngyangyang04/Markdown-Resume-Template)
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* [一线互联网公司技术面试的流程以及注意事项](https://mp.weixin.qq.com/s/1VMvQ_6HbVpEn85CNilTiw)
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* [究竟什么是时间复杂度,怎么求时间复杂度,看这一篇就够了](https://mp.weixin.qq.com/s/lYL9TSxLqCeFXIdjt4dcIw)
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* [一文带你彻底理解程序为什么会超时](https://mp.weixin.qq.com/s/T-vcJSkq2-0s0bBB-itWbQ)
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* [一场面试,带你彻底掌握递归算法的时间复杂度](https://mp.weixin.qq.com/s/Kt-Mvs8LeVqidLGUqySj1g)
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@ -1,20 +1,25 @@
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## 题目地址
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https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
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## 思路
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这道题目主要涉及到如下三块内容:
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1.要统计元素出现频率
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2.对频率排序
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3.找出前K个高频元素
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1. 要统计元素出现频率
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2. 对频率排序
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3. 找出前K个高频元素
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首先统计元素出现的频率,这一类的问题可以使用map来进行统计。
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然后是对频率进行排序,这里我们可以使用一种 容器适配器就是优先级队列。 为什么不用快排呢, 使用快排我们要向map转换为vector的结构,然后对整个数组进行排序, 而这种场景下,我们其实只需要维护k个有序的序列就可以了,所以使用优先级队列是最优的。
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然后是对频率进行排序,这里我们可以使用一种 容器适配器就是优先级队列。 为什么不用快排呢, 使用快排我们要向map转换为vector的结构,然后对整个数组进行排序, 而这种场景下,我们其实只需要维护k个有序的序列就可以了,所以使用优先级队列是最优的。 **需要注意的是我们要定一个小顶堆** 因为要统计最大前k个元素,只有小顶堆每次将最小的元素弹出,最后小顶堆里积累的才是前k个最大元素。
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最后我们从优先级队列里找出前k个元素,就可以了。
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## C++代码
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```
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// 时间复杂度:O(nlogk)
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// 空间复杂度:O(n)
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class Solution {
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public:
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// 小顶堆
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@ -41,7 +46,7 @@ public:
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}
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}
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// 找出前K个高频元素
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// 找出前K个高频元素,因为小顶堆先弹出的是最小的,所以倒叙来数值数组
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vector<int> result(k);
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for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
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result[i] = pri_que.top().first;
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@ -51,8 +56,6 @@ public:
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}
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};
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// 时间复杂度:O(nlogk)
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// 空间复杂度:O(n)
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```
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