347. Top K Frequent Elements

最新推荐文章于 2024-06-11 11:37:12 发布
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本文探讨了桶排序的应用及注意事项，并详细分析了堆排序的时间复杂度，包括建堆及调整堆的操作。

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桶排序这玩意，真是需要时刻留心啊。

此外，堆排序，建堆时间复杂度为O(n)，堆排序中剃掉top并调整堆的时间复杂度为log(n)。

C# LeetCode刷题(打败99.28%的提交) - Leetcode 347. Top K Frequent Elements - 题解
极客学长Bravo | 突破信息差 | 副业生财有术
06-10 735
C#版 - Leetcode 347. Top K Frequent Elements - 题解 在线提交: https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/ Description Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements....
8.17 哈希表中等 347 Top K Frequent Elements review 128 451
emmm_Yeah的博客
08-18 328
347 哈希表中间态保存，unordered_map & vector之间的转换--->用于排序 排序：自定义sort(头，尾，[](比较参数){函数体}) e.g.451几乎一样的套路
leetcode347. Top K Frequent Elements
RitaAndWakaka的博客
10-01 206
题目： 347. Top K Frequent Elements Medium 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] 思路： 代码： Java c.
【LeetCode】347. Top K Frequent Elements 前 K 个高频元素（Medium）（JAVA）
qq_16927853的博客
12-22 290
【LeetCode】347. Top K Frequent Elements 前 K 个高频元素（Medium）（JAVA） 题目地址: https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/ 题目描述： 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
347. Top K Frequent Elements(C++ 和 Java)
m0_37536878的博客
06-18 204
本小白华中科技大学在读研究生，自然语言处理方向。现每日一更LeetCodeTop 100 Liked Questions, 旨在于通过通俗易懂的画风和诸位计算机朋友们一起成长呀，不局限某题，争取举一反三，所有Questions均呈上C++和Java解法，不足之处多多指正，共同学习。 解题思路： 本题要求熟练掌握数据结构map/heap。 遍历数组nums，用map<int, int>存储，key代表值，value代表出现的次数。时间复杂度O(n) 遍历map，将其转换为vect...
leetcode 347. Top K Frequent Elements（前k个频率最高的元素）
蓝羽飞鸟的博客
04-08 304
数组模拟hashMap, 数组反向操作
LeetCode347. Top K Frequent Elements（思路及python解法）
AIpush的博客
12-17 292
Given a non-empty array of integers, return thekmost 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] 首先是统计每个数字出...
leetcode 347. Top K Frequent Elements
小景的博客
02-15 183
https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/ 给定一个元素为整数的非空数组，返回出现次数最多的前k个元素。 一、问题描述 测试用例如下： Example 1: Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 Output: [1,2] Example 2: Input: nums = [1], ...
347. Top K Frequent Elements
NeoJoe博客
07-08 283
Medium Given a non-empty array of integers, return thekmost 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] ...
347. Top K Frequent Elements（图解）
SuperWhw
07-23 178
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] Note: You may assume k is always valid, 1
【LeetCode最详尽解答】347. 前K 个高频元素 Top_K_Frequent_Elements
weixin_53765658的博客
06-11 852
欢迎收藏Star我的Machine Learning Blog:https://github.com/purepisces/Wenqing-Machine_Learning_Blog。如果收藏star, 有问题可以随时与我交流, 谢谢大家！最初，我想统计每个数字的出现次数，并将其存储在字典中，例如 ，其中键是元素，值是频率。但是，如何比较这些值呢？我认为应该将其变为 ，其中键是频率，值是元素。然而，我卡在了如何对键进行排序的问题上。对键进行排序的时间复杂度是 O(nlog⁡n)O(n \log n)O(nl
LeetCode-347：Top K Frequent Elements (前K个频率最高的元素)
大树先生的博客
05-21 2385
给定一个非空的整数数组，返回前K个频率最高的元素
LeetCode-347：Top K Frequent Elements（取前k个频率最高的元素）
Never-Giveup的博客
07-17 748
题目： Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. 例子: Example: Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2]. Note: * You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ numbe...
logback-classic-1.4.11.jar中文文档.zip
08-09
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
elasticsearch-0.14.3.jar中文文档.zip
08-09
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虚拟同步电机Simulink仿真与并电网模型仿真：参数设置完毕，可直接使用 - 电力电子
08-09
如何利用Simulink对虚拟同步电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)及其并电网模型进行仿真。首先概述了Simulink作为MATLAB的一部分，在电力电子仿真中的重要地位。接着阐述了虚拟同步电机的建模步骤，涵盖机械、电气和控制三个部分，并强调了参数设置对仿真精度的影响。然后讨论了并电网模型的构建方法，涉及电网结构、电压等级、线路阻抗等要素。随后讲解了参数设置的具体流程，包括电机初始状态、控制策略、并电网电压电流等。最后探讨了通过MATLAB编写控制策略和数据分析代码的方法，以及如何基于仿真结果评估电机性能和电网稳定性。 适合人群：从事电力电子领域研究的专业人士，尤其是那些对虚拟同步电机和并电网仿真感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解虚拟同步电机工作原理和并电网运行规律的研究项目。目标是在掌握Simulink仿真技巧的基础上，优化电机性能，提高电网稳定性。 阅读建议：由于涉及到大量的理论知识和技术细节，建议读者先熟悉Simulink的基本操作和相关电力电子基础知识，再逐步深入理解和实践文中提到的各种仿真技术和方法。
elasticsearch-5.6.0.jar中文文档.zip
08-09
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
电动汽车充放电调度优化：全局与局部策略性能比较及其实际应用 - 分布式优化
最新发布
08-09
内容概要：本文探讨了电动汽车（EV）充放电调度优化的问题，特别是全局与局部调度策略之间的性能比较及其实际应用挑战。文中指出，虽然全局调度能够提供理论上最低的成本，但它假设所有车辆的到达时间和充电需求是预先已知的，在现实生活中难以实现。相比之下，局部调度策略更加实用，它仅考虑当前在充电桩的车辆，采用分布式方式优化充电计划，不仅适应大规模车辆群体，还能灵活应对动态变化。仿真结果显示，局部调度方案在成本上接近全局最优解，同时显著减少了计算时间，使其更适合实际应用场景。此外，文章还提到在电价高峰期，局部调度策略可能会促使某些车辆放电以减轻电网负担，从而形成一种自组织的微电网生态系统。 适用人群：对电动汽车充放电调度优化感兴趣的科研人员、工程师以及相关领域的学生。 使用场景及目标：①理解电动汽车充放电调度的基本概念和技术背景；②掌握全局与局部调度策略的区别和优劣；③探索如何将理论应用于实际，解决现实世界中的复杂问题。 其他说明：文章提供了具体的Python代码示例来解释两种调度方法的工作原理，有助于读者更好地理解和实践所讨论的内容。
用topk算法
04-25
cout << "Top-" << k << " frequent elements: "; for (auto elem : result) { cout ; } cout ; return 0; } ``` --- ### 代码详解 1. **输入准备** - 输入数组 `nums` 是待处理的数据集。 - 参数 `k` ...
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