347. Top K Frequent Elements-优快云博客

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本文介绍了一种寻找数组中出现频率最高的k个元素的算法，该算法的时间复杂度优于O(nlogn)，通过使用哈希表记录每个元素出现的次数，并利用一个特殊的数据结构来快速获取频率最高的k个元素。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

347. Top K Frequent Elements

1 题目

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.

2 翻译

给定一个非空数组的整数，返回k个最常见的元素。

例如，
Given [1,1,1,2,2,3]和k = 2，返回[1,2]。

注意：
你可以假设ķ始终是有效的，1个≤ ķ独特元素的数量≤。
您的算法的时间复杂度必须优于O（n log n），其中n是数组的大小。

3 解题思路

O(n)的算法，
1、hash，得到<元素，频次>键值对
2、因为频次小于n，建散列表，即新建大小为n+1的数组，数组下标为频次，数组内容为有相同频次的键值list，对散列表按下标由大到小遍历，找出k个键值

public class Solution {
    public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
        Map<Integer,Integer> m= new HashMap<>();
        for(int n:nums){
            int count = m.getOrDefault(n, 0);
            m.put(n, ++count);
        }
        List<Integer>[] hash=new List[nums.length+1];
        for(Integer key:m.keySet()){
            int value = m.get(key);
            if(hash[value] == null)
                hash[value] = new ArrayList<>();
            hash[value].add(key);
        }
        List<Integer> result=new ArrayList<>();
        for(int i=hash.length-1;i>=0 && k>result.size();i--){
            if(hash[i]!=null)
                result.addAll(hash[i]);
        }
        return result;
    }
}