leetcode 347. Top K Frequent Elements

一 题目

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.

Example 1:

Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
Output: [1,2]

Example 2:

Input: nums = [1], k = 1
Output: [1]

Note:

• You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements.
• Your algorithm's time complexity must be better than O(n log n), where n is the array's size.

二 分析

medium级别，求数组的重复出现的K多的元素。

• 你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。
• 你的算法的时间复杂度必须优于 O(n log n) , n 是数组的大小。

2.1 map+优先级队列

用map存储数值及对应频率，用优先队列找出前k个，优先队列可以直接存储map的entry、排序（替代了遍历map找最大的过程）。因为优先级队列默认的是小根堆。所以要自定义比较器。

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		int[] nums={1,1,1,2,2,3};
		List list = topKFrequent(nums,2);
		System.out.println( JSON.toJSON(list));
	}
	
	
	@SuppressWarnings("unchecked")
	public static List topKFrequent(int[] nums, int k) {
		List list = new ArrayList(); 
		//coner case
		if(nums == null|| nums.length==0){
			return list;
		}
		//遍历
		Map map = new HashMap();
		for(int i=0; i> pq = 
                 new PriorityQueue<>((a,b)->(b.getValue()-a.getValue() ) );
		//保存到queue
		for( Map.Entry entry : map.entrySet() ){
			pq.add( entry);
		}
		//输出结果
		for (int i = 0; i < k; i++) {			
			list.add(pq.poll().getKey());			
		}
		return list;
        
    }

Runtime: 42 ms, faster than 48.97% of Java online submissions for Top K Frequent Elements.

Memory Usage: 40.4 MB, less than 68.96% of Java online submissions for Top K Frequent Elements.

有人用可以自动排序的数据结构 TreeMap，也是不用遍历map求最大的。思路是类似的。

看下桶排序，这个之前李教练讲过，没有看过。看下讨论区大神的解法，思路如下：

还是先用map计数，然后建立N+1的桶，  根据map的value存到对应的桶中，桶的编号表示出现的次数，所以取最大的从后往前取。桶排序不是常见的基于比较的排序。

 

public static List topKFrequent(int[] nums, int k) {
		List list = new ArrayList(); 
		//coner case
		if(nums == null|| nums.length==0){
			return list;
		}
		//遍历
		Map map = new HashMap();
		for(int i=0; i[] bucket = new List[nums.length + 1];
        // 遍历map，根据value值放到对应的桶中
        for( Map.Entry entry : map.entrySet() ){
        	 Integer value = entry.getValue();
        	 if(bucket[value] == null) {
                 bucket[value] = new ArrayList();
             }
        	 bucket[value] .add(entry.getKey() );        	
        }
		//从桶的后面倒序输出
		for( int j= bucket.length-1;j>0&& list.size()

Runtime: 11 ms, faster than 88.34% of Java online submissions for Top K Frequent Elements.

Memory Usage: 41.2 MB, less than 31.89% of Java online submissions for Top K Frequent Elements.

快多了。

参考：

https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/discuss/81635/3-Java-Solution-using-Array-MaxHeap-TreeMap