347. 前 K 个高频元素

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本文介绍了一种解决数据结构问题的方法，如何在O(nlogk)的时间复杂度内找到数组中出现频率前K高的元素。文中提到了两种策略，包括通过构建小顶堆来保持元素按出现次数的降序排列，以及另一种解决方案。

问题
在这里插入图片描述

例子

在这里插入图片描述

思路

方法1
$$

$$

因为要优于O(nlogn)，要保证为O(nlogn)
（按照出现次数构建小顶堆）
方法2
$$

$$

代码

//方法1
class Solution {
    public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
        
        //数字，数字出现的次数
        Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
        for(int n : nums)
            map.put(n, map.getOrDefault(n,0)+1);
        
        //按照出现次数的大小来构建小顶堆
        PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>((a,b)->map.get(a)-map.get(b));
        for(Integer i : map.keySet()) {
            if(q.size()<k) q.offer(i);
            else{//数字i出现的次数比队列顶部数组出现的更多
                
                if(map.get(i)>map.get(q.peek())){
                    q.poll();
                    q.offer(i);
                }
            }
            
            
        }
        return new ArrayList<Integer>(q);


    }
}
//方法2