347. Top K Frequent Elements

最新推荐文章于 2024-06-11 11:37:12 发布

万里归来少年心

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分类专栏： LeetCode 文章标签：高频数字统计 Frequent Elements 哈希映射堆排序

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本文介绍了一种高效统计数组中前K个高频元素的算法。通过使用HashMap建立数字和出现次数的映射，再利用priority_queue实现堆排序，最终返回前K个高频元素。此算法时间复杂度优于O(n log n)，适用于大数据量的高频元素统计。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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]

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.

解法：统计前K个高频数字。考虑用HashMap来做，建立数字和其出现次数的映射，然后再按照出现次数进行堆排序。在C++中使用priority_queue来实现，默认是最大堆。

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