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Fix: 0347.前K个高频元素.md Java部分代码风格规范改进

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Fix: 0347.前K个高频元素.md Java部分代码风格规范改进；今天看示例代码觉得有点挤得难受，仔细看发现是未简化的讲解部分代码不少地方缺空格太拥挤，所以前来加一些空格便于阅读，未修改代码及其逻辑，仅方便阅读改进代码风格添加了些许空格
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资深老萌新
2023-12-14 14:59:16 +08:00
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problems/0347.前K个高频元素.md
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@ -145,43 +145,43 @@ public:
class Solution {
//解法1：基于大顶堆实现
public int[] topKFrequent1(int[] nums, int k) {
Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();//key为数组元素值,val为对应出现次数
for(int num:nums){
map.put(num,map.getOrDefault(num,0)+1);
Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>(); //key为数组元素值,val为对应出现次数
for (int num : nums) {
map.put(num, map.getOrDefault(num,0) + 1);
}
//在优先队列中存储二元组(num,cnt),cnt表示元素值num在数组中的出现次数
//在优先队列中存储二元组(num, cnt),cnt表示元素值num在数组中的出现次数
//出现次数按从队头到队尾的顺序是从大到小排,出现次数最多的在队头(相当于大顶堆)
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((pair1, pair2)->pair2[1]-pair1[1]);
for(Map.Entry<Integer,Integer> entry:map.entrySet()){//大顶堆需要对所有元素进行排序
pq.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((pair1, pair2) -> pair2[1] - pair1[1]);
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {//大顶堆需要对所有元素进行排序
pq.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
}
int[] ans = new int[k];
for(int i=0;i<k;i++){//依次从队头弹出k个,就是出现频率前k高的元素
for (int i = 0; i < k; i++) { //依次从队头弹出k个,就是出现频率前k高的元素
ans[i] = pq.poll()[0];
}
return ans;
}
//解法2：基于小顶堆实现
public int[] topKFrequent2(int[] nums, int k) {
Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();//key为数组元素值,val为对应出现次数
for(int num:nums){
map.put(num,map.getOrDefault(num,0)+1);
Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>(); //key为数组元素值,val为对应出现次数
for (int num : nums) {
map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
}
//在优先队列中存储二元组(num,cnt),cnt表示元素值num在数组中的出现次数
//在优先队列中存储二元组(num, cnt),cnt表示元素值num在数组中的出现次数
//出现次数按从队头到队尾的顺序是从小到大排,出现次数最低的在队头(相当于小顶堆)
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((pair1,pair2)->pair1[1]-pair2[1]);
for(Map.Entry<Integer,Integer> entry:map.entrySet()){//小顶堆只需要维持k个元素有序
if(pq.size()<k){//小顶堆元素个数小于k个时直接加
pq.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
}else{
if(entry.getValue()>pq.peek()[1]){//当前元素出现次数大于小顶堆的根结点(这k个元素中出现次数最少的那个)
pq.poll();//弹出队头(小顶堆的根结点),即把堆里出现次数最少的那个删除,留下的就是出现次数多的了
pq.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((pair1, pair2) -> pair1[1] - pair2[1]);
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) { //小顶堆只需要维持k个元素有序
if (pq.size() < k) { //小顶堆元素个数小于k个时直接加
pq.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
} else {
if (entry.getValue() > pq.peek()[1]) { //当前元素出现次数大于小顶堆的根结点(这k个元素中出现次数最少的那个)
pq.poll(); //弹出队头(小顶堆的根结点),即把堆里出现次数最少的那个删除,留下的就是出现次数多的了
pq.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
}
}
}
int[] ans = new int[k];
for(int i=k-1;i>=0;i--){//依次弹出小顶堆,先弹出的是堆的根,出现次数少,后面弹出的出现次数多
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { //依次弹出小顶堆,先弹出的是堆的根,出现次数少,后面弹出的出现次数多
ans[i] = pq.poll()[0];
}
return ans;
@ -197,8 +197,8 @@ class Solution {
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1[1] - o2[1]);
int[] res = new int[k]; // 答案数组为 k 个元素
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); // 记录元素出现次数
for(int num : nums) map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
for(var x : map.entrySet()) { // entrySet 获取 k-v Set 集合
for (int num : nums) map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
for (var x : map.entrySet()) { // entrySet 获取 k-v Set 集合
// 将 kv 转化成数组
int[] tmp = new int[2];
tmp[0] = x.getKey();
@ -209,7 +209,7 @@ class Solution {
pq.poll();
}
}
for(int i = 0; i < k; i ++) {
for (int i = 0; i < k; i++) {
res[i] = pq.poll()[0]; // 获取优先队列里的元素
}
return res;