Top K问题

1. 出现频率Top k的元素

   LeetCode 347

   给定一个非空整数数组，返回出现最多的k个元素

   输入：[1,1,1,2,2,3] k=2

   输出：[1,2]

   /*
   思路：对于此类求top k的问题，都可以用堆排序来实现。map容器和set容器是按照key值来进行排序的，且是按照从小到大排序。而priority_queue是优先级队列，它的底层是大顶堆。因此可以将元素的出现次数放在pair的key，元素的值放在pair的value，中间使用map来进行过度。
   */
   class Solution {
   public:
      vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
          map<int, int> temp;
          priority_queueint, int>> heap;
          vector<int> res;
   
          for(int i = 0; i < nums.size(); ++i)
              temp[nums[i]]++;
          map<int, int>::iterator it = temp.begin();
   
          while(it != temp.end())
          {
              heap.push(make_pair(it->second, it->first));
              it++;
          }
   
          for(int i = 0; i < k; ++i)
          {
              res.push_back(heap.top().second);
              heap.pop();
          }
   
          return res;
      }
   };

2. 出现频率Top k的单词

   LeetCode 692

   对于出现频率top k的单词，当几个单词出现频率一样时，按照字典顺序排列。而优先级队列底层大顶堆，不会按照字典顺序排列，需要我们对其比较函数进行重新定义。

   //第一个参数为元素类型，第二从参数是来承载底层数据结构堆的容器，第三个参数是一个比较类 
   priority_queuestring, int>, vectorstring, int>>, cmp> heap;
   
   //cmp的实现
   struct cmp
   {
      bool operator()(pair<string, int> a, pair<string, int> b)
      {
          if(a.second == b.second)
              return a.first > b.first;
          else
              return a.second < b.second;
      }
   };

   对于priority_queue来说，默认是大顶堆，也可以通过修改第三个参数，来将其改为小顶堆

   priority_queuestring, int>, vectorstring, int>>, greaterstring,int>> > q; //小顶堆
   priority_queuestring, int>, vectorstring, int>>, lessstring,int>> > q;  //大顶堆

   输入：[“i”, “love”, “leetcode”, “i”, “love”, “coding”], k = 2

   输出：[“i”, “love”]

   /*
   思路：先将字符串和其对应的出现次数存在map中，然后将其存在priority_queue中，并重新定义其比较函数。最终取前k个即可。
   */
   struct cmp
   {
      bool operator()(pair<string, int> a, pair<string, int> b)
      {
          if(a.second == b.second)
              return a.first > b.first;
          else
              return a.second < b.second;
      }
   };
   
   class Solution {
   public:
      vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {
          map<string, int> temp;
          priority_queuestring, int>, vectorstring, int>>, cmp> heap;
          vector<string> res;
   
          for(int i = 0; i < words.size(); ++i)
              temp[words[i]]++;
   
          map<string, int>::iterator it = temp.begin();
   
          while(it != temp.end())
          {
              heap.push(make_pair(it->first, it->second));
              it++;
          }
   
          for(int i = 0; i < k; ++i)
          {
              res.push_back(heap.top().first);
              heap.pop();
          }
          return res;
      }
   };