当前位置:   article > 正文

LeetCode-Heap-347-M:前 K 个高频元素_heap 前k个

heap 前k个

文章目录


给定一个非空的整数数组,返回其中出现频率前 k 高的元素。

示例 1:
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]

思路

(1)借助 哈希表 来建立数字和其出现次数的映射,遍历一遍数组统计元素的频率
(2)维护一个元素数目为 k的最小堆
(3)每次都将新的元素与堆顶元素(堆中频率最小的元素)进行比较
(4)如果新的元素的频率比堆顶端的元素大,则弹出堆顶端的元素,将新的元素添加进堆中
(5)最终,堆中的 k个元素即为前 k个高频元素

https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/solution/leetcode-di-347-hao-wen-ti-qian-k-ge-gao-pin-yuan-/

解法1

class Solution {
    public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
    
        // 使用字典,统计每个元素出现的次数,元素为键,元素出现的次数为值
        HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap();
        for(int num : nums){
            if (map.containsKey(num)) {
               map.put(num, map.get(num) + 1);
             } else {
                map.put(num, 1);
             }
        }
        
        // 遍历map,用最小堆保存频率最大的k个元素
        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer a, Integer b) {
                return map.get(a) - map.get(b);
            }
        });
        for (Integer key : map.keySet()) {
            if (pq.size() < k) {
                pq.add(key);
            } else if (map.get(key) > map.get(pq.peek())) {
                pq.remove();
                pq.add(key);
            }
        }
        
        // 取出最小堆中的元素
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        while (!pq.isEmpty()) {
            res.add(pq.remove());
        }
        return res;
    }
}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/你好赵伟/article/detail/72777
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号