Leetcode 347. Top K Frequent Elements

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本文深入解析LeetCode 347题——Top K Frequent Elements，探讨了两种高效算法策略：一是使用哈希表结合快速排序，二是采用优先队列实现堆排序。详细介绍了每种方法的实现步骤与代码示例，对比了它们的时间复杂度与实际运行效率。

Leetcode 347. Top K Frequent Elements

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

Example 1:
Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
Output: [1,2]
Example 2:
Input: nums = [1], k = 1
Output: [1]

题目大意：给定一个非空整数数组，返回出现频率最高的k(1<=k<=n, n为数组元素总数)个元素。

解题思路1：
利用一个哈希表来存放每个元素和其出现次数的键值对，通过遍历一次数组nums完成。对该哈希表的键值对按照出现次数的从大到小进行排序，通过将所有键值对存放到一个pair类型的vector实现。将排序后的前k对键值对的键存入答案vector并返回。时间复杂度为O(nlogn).

代码：

class Solution {
    static int comp(pair<int, int> &a, pair<int, int> &b)
    {
        return a.second > b.second;
    }
public:
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        int len = nums.size();
        unordered_map<int, int> mp;
        vector<int> res;
        vector<pair<int, int>> st;
        for(int i = 0; i < len; i++)
            mp[nums[i]] += 1;
        for(auto it = mp.begin(); it != mp.end(); it++)
            if(it->second != 0)
                st.push_back(*it);
        sort(st.begin(), st.end(), comp);
        for(int i = 0; i < k; i++)
        {
            res.push_back(st[i].first);
        }
        return res;
    }
};

解题思路2：
对哈希表的排序可以使用另一种数据结构优先队列实现堆排序。代码更简洁但速度不如解法1的sort快排。

class Solution {
public:
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<int, int> mp;
        vector<int> res;
        priority_queue<pair<int, int>> q;
        for(auto key : nums)
            mp[key]++;
        for(auto it: mp)
            q.push({it.second, it.first});
        for(int i = 0; i < k; i++)
        {
            res.push_back(q.top().second);
            q.pop();
        }
        return res;
    }
};