2022/01/[路飞][LeetCode]347_前 K 个高频元素/index

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看一百遍美女，美女也不一定是你的。但你刷一百遍算法，知识就是你的了~~

谁能九层台，不用累土起!

题目

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。

示例 1:

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

示例 2:

1 2	输入: nums = [1], k = 1 输出: [1]

提示：

1 <= nums.length <= 105
k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]
题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的

解题思路

不管看到啥题目，不要慌，我们先想想暴力解如何解

我们用map来记录每个元素出现的次数
将map转成数组
进行降序排序
截取数组的前k个项
提取元素

解题代码

var topKFrequent = function(nums, k) {
  const map  = new Map()
  for(let k of nums){
    map.set(k,map.has(k)?map.get(k)+1:1)
  }
  const arr = [...map]
  return arr.sort((a,b)=>b[1]-a[1]).slice(0,k).map(v=>v[0])
};

使用小顶堆

先简单的介绍一下堆，堆就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组。

堆可以分为大顶堆和小顶堆。

大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左右子结点的值。

小顶堆：每个结点的值都小于或等于其左右子结点的值。

如果是排序，求升序用大顶堆，求降序用小顶堆。

一般我们说 topK 问题，就可以用大顶堆或小顶堆来实现，

最大的 K 个：小顶堆
最小的 K 个：大顶堆

在这题中，我们要求的是前k个高频，符合小顶堆的条件

第一步我们还是用map来记录每个元素出现的次数
如果map的长度不够k个就直接返回所有的元素
否则我们遍历map，对小顶堆的长度不够k个时向里面添加数组
当小顶堆的长度达到k个后，我们需要毕竟堆顶的(相对低频)元素的次数是否大于当前遍历到的元素
如果小于当前遍历到的元素的次数，则将堆顶的元素推出，将当前元素入堆
遍历完成后返回所有的元素

var topKFrequent = function(nums, k) {
  const map  = new Map()
  for(let k of nums){
    map.set(k,map.has(k)?map.get(k)+1:1)
  }
  if(map.size<=k) return [...map.keys()]
  const minQueue = new MinPriorityQueue()
  map.forEach((val,key)=>{
    if(minQueue.size()<k){
      minQueue.enqueue(key,val)
    }else{
      if(minQueue.front().priority<val){
        minQueue.dequeue()
        minQueue.enqueue(key,val)
      }
    }
  })
 return minQueue.toArray().map(v=> v.element)
};

如有任何问题或建议，欢迎留言讨论！