Leetcode_前k个高频元素

思路大概是将数组中所有元素的频率记下来，然后统一使用最小堆来管理，将根节点与下一个元素比较，将频率更的高元素插入最小堆，同时进行堆排序操作，以此进行管理

在这里发现原来c++有优先队列priority_queue可以达到相同的效果，优先队列将权值最大的放在队列的出口处，这样就完成了类似的效果

原算法：

class Solution {

public:
    int sift_down(vector> &v,int k){
        int father=0;
        int child=2*father+1;
        pair temp=v[0];
        while(child            if((child+1v[child+1].first))
                child++;
            if(temp.first>v[child].first){
                v[father]=v[child];
                father=child;
                child=father*2+1;
            }
            else
                break;
        }
        v[father]=temp;
        return 0;
    }
    
    vector topKFrequent(vector& nums, int k) {
        vector> v;
        for(int i=0;i            v.push_back(make_pair(0,0));
        }
        map m;
        for(vector::iterator it=nums.begin();it!=nums.end();it++){
            if(m.find(*it)->second==0)
                m.insert(make_pair(*it,1));
            else
                m.find(*it)->second++;            
        }
        for(map::iterator it=m.begin();it!=m.end();it++){
            if(it->second>v[0].first){
                v[0]=make_pair(it->second,it->first);
                sift_down(v,k);   
            }
        }
        vector v1;
        for(vector>::iterator i=v.begin();i!=v.end();i++)
            v1.push_back(i->second);
        return v1;
    }
    

};

改进算法，写的很漂亮：

class Solution {
public:
    vector topKFrequent(vector& nums, int k) {
         unordered_map m;
        priority_queue> p;
        vector res;
        for(int num:nums)
        {
            ++m[num];
        }
        for(auto a:m)
        {
            p.push({a.second,a.first});
        }
        for(int i=0;i        {
            res.push_back(p.top().second);
            p.pop();
        }
        return res;
    }
};