【Leetcode】前k个高频元素

题目

题目

思路

暴力排序

排序最优是O(nlogn)，不满足要求

最小堆

• 借助哈希表来建立数字和其出现次数的映射，遍历一遍数组统计元素的频率
• 维护一个元素数目为k的最小堆
• 每次都将新的元素与堆顶元素（堆中频率最小的元素）进行比较
• 如果新的元素的频率比堆顶元素大，则弹出堆顶端的元素，将新的元素添加到堆中
• 最终，堆中的k个元素即为前k个高频元素

时间复杂度为O(nlogk)

class Solution {
  public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
    Map map = new HashMap<>();
    for (int num : nums) {
      map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
    }
    // pq不指定Comparator时默认为最小堆
    Queue pq = new PriorityQueue<>(k, new Comparator() {
      @Override
      public int compare(Integer a, Integer b){
        return map.get(a) - map.get(b);
      }
    });
    for (int key : map.keySet()) {
      if (pq.size() < k) {
        pq.add(key);
      } else if (map.get(key) > map.get(pq.peek())) {
        pq.remove();
        pq.add(key);
      }
    }
    int[] res = new int[k];
    int i = 0;
    while(!pq.isEmpty()) {
      res[i] = pq.remove();
      i++;
    }
    return res;
  }
}

桶排序法

首先使用哈希表统计频率，然后创建一个数组，将频率作为数组下标，对于出现频率不同的数字集合，存入对应的数组下标
时间复杂度为O(n)

class Solution {
  public List topKFrequent(int[] nums, int k) {
    int[] res = new int[k];
    Map map = new HashMap();
    for (int num : nums) {
      map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
    }
    // 桶排序
    List[] list = new List[nums.length + 1];
    for (int key : map.keySet()) {
      int i = map.get(key);
      if (list[i] == null) {
        list[i] = new ArrayList<>();
      }
      list[i].add(key);
    }
      
    int j = 0;
    for (int i = list.length - 1; i >= 0 && j < k; i--) {
      if (list[i] == null) {
        continue;
      }
      for (int num : list[i]) {
        res[j] = num;
        j++;
      }
    }
    return res;
  }
}