Leetcode_堆（3）347. 前 K 个高频元素 407. 接雨水 II

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347. 前 K 个高频元素

407. 接雨水 II

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347. 前 K 个高频元素

方法 1：堆

想法

k = 1 时问题很简单，线性时间内就可以解决。只需要用哈希表维护元素出现频率，每一步更新最高频元素即可。

当 k > 1 就需要一个能够根据出现频率快速获取元素的数据结构，这就是优先队列。

class Solution {
  public List topKFrequent(int[] nums, int k) {
   //统计频率
    HashMap mp = new HashMap();
    for (int n: nums) {
      mp.put(n, mp.getOrDefault(n, 0) + 1);
    }
    
    PriorityQueue heap =
            new PriorityQueue((n1, n2) -> mp.get(n1) - mp.get(n2));

    for (int n: mp.keySet()) {
      heap.add(n);
      if (heap.size() > k)
        heap.poll();
    }

    List top_k = new LinkedList();
    while (!heap.isEmpty())
      top_k.add(heap.poll());
    Collections.reverse(top_k);
    return top_k;
  }
}

class Solution {
    public List topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 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
        HashMap map = new HashMap();
        for(int num : nums){
            if (map.containsKey(num)) {
               map.put(num, map.get(num) + 1);
             } else {
                map.put(num, 1);
             }
        }
        // 遍历map，用最小堆保存频率最大的k个元素
        PriorityQueue pq = new PriorityQueue<>(new Comparator() {
            @Override
            public int compare(Integer a, Integer b) {
                return map.get(a) - map.get(b);
            }
        });
        for (Integer key : map.keySet()) {
            if (pq.size() < k) {
                pq.add(key);
            } else if (map.get(key) > map.get(pq.peek())) {
                pq.remove();
                pq.add(key);
            }
        }
        // 取出最小堆中的元素
        List res = new ArrayList<>();
        while (!pq.isEmpty()) {
            res.add(pq.remove());
        }
        Collections.reverse(res);
        return res;
    }
}

 

407. 接雨水 II

给你一个 m x n 的矩阵，其中的值均为正整数，代表二维高度图每个单元的高度，请计算图中形状最多能接多少体积的雨水。

 

示例：

给出如下 3x6 的高度图:
[
  [1,4,3,1,3,2],
  [3,2,1,3,2,4],
  [2,3,3,2,3,1]
]

返回 4 

class Solution {
    public int trapRainWater(int[][] heights) {
        if (heights == null || heights.length == 0) return 0;
        int n = heights.length;
        int m = heights[0].length;
        // 用一个vis数组来标记这个位置有没有被访问过
        boolean[][] vis = new boolean[n][m];
        // 优先队列中存放三元组 [x,y,h] 坐标和高度
        PriorityQueue pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1[2] - o2[2]);

        // 先把最外一圈放进去
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                if (i == 0 || i == n - 1 || j == 0 || j == m - 1) {
                    pq.offer(new int[]{i, j, heights[i][j]});
                    vis[i][j] = true;
                }
            }
        }
        int res = 0;
        // 方向数组，把dx和dy压缩成一维来
        int[] dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};
        while (!pq.isEmpty()) {
            int[] poll = pq.poll();
            // 看一下四个方向
            for (int k = 0; k < 4; k++) {
                int nx = poll[0] + dirs[k];
                int ny = poll[1] + dirs[k + 1];
                // 如果位置合法且没访问过
                if (nx >= 0 && nx < n && ny >= 0 && ny < m && !vis[nx][ny]) {
                    // 如果外围这一圈中最小的比当前这个还高，那就说明能往里面灌水啊
                    if (poll[2] > heights[nx][ny]) {
                        res += poll[2] - heights[nx][ny];
                    }
                    // 如果灌水高度得是你灌水后的高度了，如果没灌水也要取高的
                    pq.offer(new int[]{nx, ny, Math.max(heights[nx][ny], poll[2])});
                    vis[nx][ny] = true;
                }
            }
        }
        return res;
    }
}