347 Top K Frequent Elements

最新推荐文章于 2024-08-18 16:33:37 发布
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本文介绍了一种用于找出数组中出现频率最高的K个数的算法。该算法首先通过遍历数组来构建一个字典，字典的键为数组中的数，值为对应的出现次数。接着，对字典进行降序排序，并选取前K个数作为结果返回。 
题目：给定一个数组，输出频度最高的K个数。
解题思路：建立一个字典<数，数的频度>，将字典按value的降序排序，然后输出前K个数。
重点：Dictionary的降序排序（一般来说，对字典排序使没有意义的）




public class Solution {
    public IList<int> TopKFrequent(int[] nums, int k) {
         Dictionary<int, int> numFrequency = new Dictionary<int, int>();
            for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
            {
                if (numFrequency.ContainsKey(nums[i]))
                    numFrequency[nums[i]]++;
                else
                {
                    numFrequency.Add(nums[i], 1);
                }
            }
            var results = numFrequency.OrderByDescending(o => o.Value).ToDictionary(o=>o.Key,v=>v.Value);
            List<int> kNums = new List<int>();
            int j = 0;
            foreach(int key in results.Keys)
            {
                j++;
                if (j <= k)
                    kNums.Add(key);
            }
            return kNums;
        
    }
}


                

        

    

    
  



    

      

        

            

              
                
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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
					
					747
					
				

			

		

		

			
				
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....

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
LeetCode-347：Top K Frequent Elements（取前k个频率最高的元素）

				
			

			

				

					Never-Giveup的博客
				

				

					07-17
					
					752
					
				

			

		

		

			
				
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...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
347. Top K Frequent Elements

				
			

			

				

					TimeMagician的博客
				

				

					01-14
					
					283
					
				

			

		

		

			
				
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 o

			
		

	





	

		

			

				
					
347. Top K Frequent Elements

				
			

			

				

					NeoJoe博客
				

				

					07-08
					
					285
					
				

			

		

		

			
				
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]
...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
8.17 哈希表中等 347 Top K Frequent Elements review 128 451

				
			

			

				

					emmm_Yeah的博客
				

				

					08-18
					
					333
					
				

			

		

		

			
				
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

			
		

	





	

		

			

				
					
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
					
					2392
					
				

			

		

		

			
				
给定一个非空的整数数组，返回前K个频率最高的元素

			
		

	





	

		

			

				
					
算法系列——前 K 个高频元素(Top K Frequent Elements)

				
			

			

				

					BridgeGeorge
				

				

					12-28
					
					522
					
				

			

		

		

			
				
题目
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。
示例 1:
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]
示例 2:
输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]
解答
哈希表 + 小顶堆 。
class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        //hash表统计词频
        

			
		

	





	

		

			

				
					
347. Top K Frequent Elements。

				
			

			

				

					繁城落叶
				

				

					03-11
					
					374
					
				

			

		

		

			
				
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].原文：https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/description/题

			
		

	





	

		

			

				
					
排序算法 桶排序 347. Top K Frequent Elements

				
			

			

				

					HuiFeiDeTuoNiaoGZ的博客
				

				

					07-16
					
					216
					
				

			

		

		

			
				
Given an integer array nums and an integer k, return the k most frequent elements. You may return the answer in any order.
Example 1:
Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
Output: [1,2]
Example 2:
Input: nums = [1], k = 1
Output: [1]
Constraints:
1 <= num.

			
		

	





	

		

			

				
					
leetcode 347. Top K Frequent Elements

				
			

			

				

					小景的博客
				

				

					02-15
					
					187
					
				

			

		

		

			
				
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], ...

			
		

	





	

		

			

				
					
用topk算法

					
最新发布

				
			

			

				

					04-25
				

			

		

		

			
				
### C++ 实现 Top-K 算法

Top-K 问题是常见的算法问题之一，通常用于从大量数据中找到排名靠前的 K 个元素。下面是一个完整的 C++ 示例代码及其解释。

#### 示例代码

```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <functional>

using namespace std;

// 定义比较函数，使得 priority_queue 成为最小堆
struct Compare {
    bool operator()(const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) {
        return a.second < b.second; // 按照频率从小到大排序
    }
};

vector<int> topKFrequentElements(vector<int>& nums, int k) {
    unordered_map<int, int> frequencyMap; // 记录每个元素出现的次数
    for (auto num : nums) {
        frequencyMap[num]++;
    }

    // 使用优先队列（最小堆）存储频率最高的 k 个元素
    priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, Compare> minHeap;

    for (auto& entry : frequencyMap) {
        minHeap.push({entry.first, entry.second});
        if (minHeap.size() > k) {
            minHeap.pop(); // 移除堆顶元素（频率最低）
        }
    }

    vector<int> result;
    while (!minHeap.empty()) {
        result.push_back(minHeap.top().first); // 提取堆中的元素
        minHeap.pop();
    }

    reverse(result.begin(), result.end()); // 结果按频率降序排列
    return result;
}

int main() {
    vector<int> nums = {1, 1, 1, 2, 2, 3};
    int k = 2;

    vector<int> result = topKFrequentElements(nums, k);

    cout << "Top-" << k << " frequent elements: ";
    for (auto elem : result) {
        cout << elem << " ";
    }
    cout << endl;

    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` 表示需要找出的最高频次的元素数量。

2. **构建频率表**
   - 使用 `unordered_map<int, int>` 存储每个元素的出现次数[^1]。
   - 遍历整个数组，统计每个元素的频率。

3. **使用最小堆筛选 Top-K 元素**
   - 创建一个自定义比较规则的小根堆（`priority_queue`），其中堆顶是最不频繁的元素。
   - 遍历频率表，将元素插入堆中。如果堆的大小超过了 `k`，则弹出堆顶元素（即频率最低的元素）。

4. **提取结果**
   - 堆中剩余的元素就是频率最高的 `k` 个元素。
   - 将这些元素依次取出并存入结果向量中。

5. **输出结果**
   - 输出最终的 Top-K 频繁元素列表。

---

### 性能分析

- **时间复杂度**：
  - 统计频率阶段：\( O(n) \)，其中 \( n \) 是数组长度。
  - 构建堆阶段：每次插入或删除操作的时间复杂度为 \( O(\log{k}) \)，总共最多进行 \( m \) 次（m 为不同元素的数量）。因此这一部分的时间复杂度为 \( O(m \cdot \log{k}) \)[^1]。
  - 整体时间复杂度为 \( O(n + m \cdot \log{k}) \)。

- **空间复杂度**：
  - 主要由频率表和堆占用的空间决定，分别为 \( O(m) \) 和 \( O(k) \)。整体空间复杂度为 \( O(m + k) \)。

---

### 示例运行

假设输入数组为 `{1, 1, 1, 2, 2, 3}`，参数 `k=2`：

- 频率表为：`{1 -> 3, 2 -> 2, 3 -> 1}`
- 最小堆逐步变化过程：
  - 插入 `(1, 3)` → 堆为 `[(1, 3)]`
  - 插入 `(2, 2)` → 堆为 `[(2, 2), (1, 3)]`
  - 插入 `(3, 1)` 并移除堆顶 `(3, 1)` → 堆为 `[(2, 2), (1, 3)]`
- 最终结果为 `[1, 2]`。

---

###

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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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
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