diff --git a/problems/0347.前K个高频元素.md b/problems/0347.前K个高频元素.md
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--- a/problems/0347.前K个高频元素.md
+++ b/problems/0347.前K个高频元素.md
@@ -133,7 +133,59 @@ public:
 
 
 Java：
+```java
+public class N0347 {
+    /**
+     * 解法：
+     *   1.统计频次。O(n)
+     *   2.排序。O(nlogn)
+     *   3.取前K个元素
+     *
+     *   注意到，排序的时候需要用小顶堆，而不是大顶堆。因为每次需要把最小的堆顶弹出去，最后才剩下最大的k个。
+     *   时间复杂度：O(n + nlogk) = O(nlogk)
+     */
+    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
+        HashMap<Integer, Integer> map = statistic(nums);
 
+        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
+            @Override
+            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
+                return map.get(o1) - map.get(o2);
+            }
+        });
+
+        for (Integer key : map.keySet()) {
+            if (pq.size() < k) {
+                pq.offer(key);
+            } else if (map.get(pq.peek()) < map.get(key)){
+                pq.poll();
+                pq.offer(key);
+            }
+        }
+
+        int[] result = new int[k];
+        for (int i = 0; i < k; i++) {
+            result[i] = pq.poll();
+        }
+        return result;
+    }
+
+
+    //  key: 值，value：次数
+    private HashMap<Integer, Integer> statistic(int[] nums) {
+        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
+        for (int num : nums) {
+            if (map.get(num) == null) {
+                map.put(num, 1);
+            } else {
+                map.put(num, map.get(num) + 1);
+            }
+        }
+
+        return map;
+    }
+}
+```
 
 Python：