我们首先想到的是map,map当中存储key和value,value代表着频率,最后在根据value进行排序,输出前k的元素,时间复杂度是nlogn。
但是我们仅仅需要的是前k个高频元素,所以无需对全部元素进行排序,只需要去维护一个大小为k的有序集合即可。
这里我们就可以使用堆来做。
堆当中分为大顶堆和小顶堆。
这块我们得考虑清楚,因为堆中只去维护k个大小的,所以当堆的大小达到k的时候,我们push进去一个新的元素,就要去pop栈顶元素,这块要是我们使用的大顶堆,每次都会pop出大的元素,到了最后剩下的就是小的元素,要是我们使用的小顶堆,剩下的就是频率较大的元素。
例题:
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]
/*Comparator接口说明:
* 返回负数,形参中第一个参数排在前面;返回正数,形参中第二个参数排在前面
* 对于队列:排在前面意味着往队头靠
* 对于堆(使用PriorityQueue实现):从队头到队尾按从小到大排就是最小堆(小顶堆),
* 从队头到队尾按从大到小排就是最大堆(大顶堆)--->队头元素相当于堆的根节点
* */
class Solution {
//解法1:基于大顶堆实现
public int[] topKFrequent1(int[] nums, int k) {
Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>(); //key为数组元素值,val为对应出现次数
for (int num : nums) {
map.put(num, map.getOrDefault(num,0) + 1);
}
//在优先队列中存储二元组(num, cnt),cnt表示元素值num在数组中的出现次数
//出现次数按从队头到队尾的顺序是从大到小排,出现次数最多的在队头(相当于大顶堆)
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((pair1, pair2) -> pair2[1] - pair1[1]);
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {//大顶堆需要对所有元素进行排序
pq.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
}
int[] ans = new int[k];
for (int i = 0; i < k; i++) { //依次从队头弹出k个,就是出现频率前k高的元素
ans[i] = pq.poll()[0];
}
return ans;
}
//解法2:基于小顶堆实现
public int[] topKFrequent2(int[] nums, int k) {
Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>(); //key为数组元素值,val为对应出现次数
for (int num : nums) {
map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
}
//在优先队列中存储二元组(num, cnt),cnt表示元素值num在数组中的出现次数
//出现次数按从队头到队尾的顺序是从小到大排,出现次数最低的在队头(相当于小顶堆)
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((pair1, pair2) -> pair1[1] - pair2[1]);
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) { //小顶堆只需要维持k个元素有序
if (pq.size() < k) { //小顶堆元素个数小于k个时直接加
pq.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
} else {
if (entry.getValue() > pq.peek()[1]) { //当前元素出现次数大于小顶堆的根结点(这k个元素中出现次数最少的那个)
pq.poll(); //弹出队头(小顶堆的根结点),即把堆里出现次数最少的那个删除,留下的就是出现次数多的了
pq.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
}
}
}
int[] ans = new int[k];
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { //依次弹出小顶堆,先弹出的是堆的根,出现次数少,后面弹出的出现次数多
ans[i] = pq.poll()[0];
}
return ans;
}
}