LeetCode #347 - Top K Frequent Elements-优快云博客

本文介绍了一种高效算法来找出数组中出现频率最高的k个元素，该算法使用哈希表统计元素频率，并通过优先队列维护出现频率较高的元素集合。总时间复杂度达到了O(nlogk)，满足了题目要求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目描述：

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.

For example,
Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2].

Note:

You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements.
Your algorithm's time complexity must be better than O(n log n), where n is the array's size.

求数组中出现次数前k个数，时间复杂度要小于O(nlogn)。为求出现次数最大的k个数，必须按次数进行排序，所以先用哈希表统计每个值的出现次数，时间复杂度O(n)，然后维护一个长度为k的优先队列，出现次数越小越靠近队首，当队列长度为k时，每push一个值就pop一个值，由于优先队列是由堆实现，每次排序的时间复杂度为O(logk)，所以总时间复杂度O(nlogk)。

class comp{
public:
    bool operator()(pair<int,int> a,pair<int,int> b)
    {
        return a.second>b.second;
    }
};

class Solution {
public:
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<int,int> hash;
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            if(hash.count(nums[i])==0) hash[nums[i]]=1;
            else hash[nums[i]]++;
        }
        priority_queue<pair<int,int>,vector<pair<int,int>>,comp> q;
        unordered_map<int,int>::iterator it=hash.begin();
        while(it!=hash.end())
        {
            pair<int,int> temp;
            temp.first=it->first;
            temp.second=it->second;
            q.push(temp);
            if(q.size()>k) q.pop();
            it++;
        }
        vector<int> result;
        while(!q.empty())
        {
            result.push_back(q.top().first);
            q.pop();
        }
        return result;
    }
};