347. Top K Frequent Elements

本文介绍了一种高效算法,用于从整数数组中找到出现频率最高的K个元素。该算法利用哈希映射进行频率统计,并通过不同策略如桶排序、堆排序来优化查找过程,确保时间复杂度优于O(n log n)。

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.

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.

先上hashmap进行频率统计,统计完生成频率数组。
对频率数组进行切分,找出频率数组中第K大的数记为A。
找出了频率数组中第K大的数A,倒回去在hashmap中检索频率大于等于A的数就是要求的,满足要求的数可能不止K个,取到K个就可以停止了。

 public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k)
	{
		ArrayList<Integer> retlist=new ArrayList<>();
		int len=nums.length;
		if(len<k)
			return null;
			
		
		HashMap<Integer, Integer> hashmap=new HashMap<>(len);
		for(int num :nums)
			if(!hashmap.containsKey(num))
				hashmap.put(num, 1);
			else {
				hashmap.put(num,hashmap.get(num)+1);
			}
		
		int[] arr=new int[hashmap.size()];
		int cnt=0;
		for(int times : hashmap.values())
			arr[cnt++]=times;
		
		int kmax=findkmax(arr, 0, arr.length-1, arr.length-k);
		for(int num :hashmap.keySet())
			if(hashmap.get(num)>=kmax)
				{
					retlist.add(num);
					if(retlist.size()==k)
						break;
				}
			
		return retlist;
		
	}
	
	public int findkmax(int[] arr,int lo,int hi,int k)
	{
		if(lo==hi)
			return arr[lo];
		
		int index=partition(arr, lo, hi);
		if(index==k)
			return arr[index];
		if(index>k)
			return findkmax(arr, lo, index-1, k);
		
		return findkmax(arr, index+1, hi,k);
	}
	
	public int partition(int[] a,int lo ,int hi)
	{
	
		int i=lo;
		int j=hi+1;
		int v=a[lo];
		while(true)
		{
			while(a[++i]<v) 
				if(i==hi)
					break;
			while(v<a[--j])
				if(j==lo)
					break;
			if(i>=j)
				break;
			swap(a, i, j);
		}
		swap(a, lo, j);
		return j;
	}
	public void swap(int[] a,int i,int j)
	{
		int temp=a[i];
		a[i]=a[j];
		a[j]=temp;
	}


---------------------------------------------------------------------------

https://discuss.leetcode.com/topic/44237/java-o-n-solution-bucket-sort


public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {

		List<Integer>[] bucket = new List[nums.length + 1];
		Map<Integer, Integer> frequencyMap = new HashMap<Integer, Integer>();

		for (int n : nums) {
			frequencyMap.put(n, frequencyMap.getOrDefault(n, 0) + 1);
		}

		for (int key : frequencyMap.keySet()) {
			int frequency = frequencyMap.get(key);
			if (bucket[frequency] == null) {
				bucket[frequency] = new ArrayList<>();
			}
			bucket[frequency].add(key);
		}

		List<Integer> res = new ArrayList<>();

		for(int pos = bucket.length-1; pos >= 0; pos--){
	        if(bucket[pos] != null){
	            for(int i = 0; i < bucket[pos].size() && res.size() < k; i++)
	                res.add(bucket[pos].get(i));
	        }
	    }
		return res;
	}



--------------------------------------------------------------



https://discuss.leetcode.com/topic/44225/java-a-simple-accepted-solution/6


public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
    HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
    for(int num: nums){
        map.put(num, map.containsKey(num)? map.get(num) + 1 : 1);
    }
    PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> pque = 
    new PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>>((o1, o2) -> o2.getValue() - o1.getValue());
    pque.addAll(map.entrySet());
    List<Integer> ret = new ArrayList<Integer>();
    for(int i = 0; i < k; i++){
        ret.add(pque.poll().getKey());
    }
    return ret;
}



评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值