Files
leetcode-master/problems/0347.前K个高频元素.md
youngyangyang04 db4172a2c2 Update
2020-08-05 14:30:56 +08:00

2.3 KiB
Raw Blame History

题目地址

https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/

思路

这道题目主要涉及到如下三块内容:

  1. 要统计元素出现频率
  2. 对频率排序
  3. 找出前K个高频元素

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。

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。

最后我们从优先级队列里找出前k个元素就可以了。

C++代码

// 时间复杂度O(nlogk)
// 空间复杂度O(n)
class Solution {
public:
    // 小顶堆
    class mycomparison {
    public:
        bool operator()(const pair<int, int>& lhs, const pair<int, int>& rhs) {
            return lhs.second > rhs.second;
        }
    };
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        // 要统计元素出现频率
        unordered_map<int, int> map; // map<nums[i],对应出现的次数>
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            map[nums[i]]++;
        }

        // 对频率排序
        // 定义一个小顶堆大小为k
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que;
        for (unordered_map<int, int>::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++) {
            pri_que.push(*it);
            if (pri_que.size() > k) {
                pri_que.pop();
            }
        }

        // 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
        vector<int> result(k);
        for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
            result[i] = pri_que.top().first;
            pri_que.pop();
        }
        return result;

    }
};

更多算法干货文章持续更新可以微信搜索「代码随想录」第一时间围观关注后回复「Java」「C++」 「python」「简历模板」「数据结构与算法」等等就可以获得我多年整理的学习资料。