LeetCode347——前K个高频元素
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]
提示:
1 <= nums.length <= 10e5
k
的取值范围是[1, 数组中不相同的元素的个数]
- 题目数据保证答案唯一,换句话说,数组中前
k
个高频元素的集合是唯一的
这是一道经典的topK问题,去找前K个最大值,可以维护一个小顶堆,然后通过遍历后面的元素,若找到比堆顶大的元素,则插入这个元素,若小顶堆的长度已经超过K,则抛出堆顶元素,重新构建小顶堆,这样,遍历完剩余元素后,小顶堆中存在的K个元素就是topK元素。
在Java中可以使用优先队列PriorityQueue去构建小顶堆,将优先队列升序排列即为小顶堆。
这个题还考察了hashMap统计元素个数以及hashMap的遍历方式,使用entrySet()结构进行遍历,将Map.Entry<>结构存储到优先队列中
class Solution { public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { //topK问题 通常思路为 使用hashmap去统计每个元素出现的次数,然后利用优先队列的性质(小根堆)去维护topK元素,优先队列升序排序即为小顶堆,降序排序即为大顶堆 Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>(); List<Integer> list = new ArrayList<>(); for(int num : nums) { if(!map.containsKey(num)) { map.put(num,1); } else { map.put(num,map.get(num) + 1); } } Set<Map.Entry<Integer,Integer>> set = map.entrySet(); System.out.println(map.entrySet()); PriorityQueue<Map.Entry<Integer,Integer>> queue = new PriorityQueue<>((o1,o2) -> o1.getValue()-o2.getValue()); for(Map.Entry<Integer,Integer> entry : set) { queue.offer(entry); if(queue.size() > k) { queue.poll(); } } int[] result = new int[k]; for(int i = 0;i<k;i++) { result[i] = queue.poll().getKey(); System.out.println(result[i]); } return result; } }