347.前k个高频元素——最小堆的运用

前k个高频元素

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]
示例 2:

输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]

提示：

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。
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。
你可以按任意顺序返回答案。

最小堆

最小堆，是一种经过排序的完全二叉树，，非叶子结点的值不大于左孩子和右孩子的值。

代码与思路

java代码

class Solution {
     
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
     
    	 //1. 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
    	Map<Integer,Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
    	for(int num:nums) {
     
    		map.put(num, map.getOrDefault(num,0)+1);
    	}
    	// 2.遍历map，用最小堆保存频率最大的k个元素
    	// 2.1 PriorityQueue初始化
    	PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>(new Comparator<Integer>() {
     

			@Override
			public int compare(Integer a, Integer b) {
     
				return map.get(a)-map.get(b);
			}
    		
		});
    	//2.2 开始添加元素到最小堆
    	for(Integer key:map.keySet()){
     
    		if(pq.size()<k) {
     //堆中的元素小于k时，加入
    			pq.add(key);
    		}else if(map.get(key)>map.get(pq.peek())) {
     
    			//堆中的元素等于k时，就判断
    			pq.remove();
    			pq.add(key);
    		}
    	}
    	//3. 取出最小堆中的元素
        int[] ret = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
     
            ret[i] =pq.remove();
        }
    	return ret;
    }
}

c++代码

class Solution {
     
public:
    static bool cmp(pair<int, int>& m, pair<int, int>& n) {
     
        return m.second > n.second;
    }

    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
     
        unordered_map<int, int> occurrences;
        for (auto& v : nums) {
     
            occurrences[v]++;
        }

        // pair 的第一个元素代表数组的值，第二个元素代表了该值出现的次数
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, decltype(&cmp)> q(cmp);
        for (auto& [num, count] : occurrences) {
     
            if (q.size() == k) {
     
                if (q.top().second < count) {
     
                    q.pop();
                    q.emplace(num, count);
                }
            } else {
     
                q.emplace(num, count);
            }
        }
        vector<int> ret;
        while (!q.empty()) {
     
            ret.emplace_back(q.top().first);
            q.pop();
        }
        return ret;
    }
};