leetcode 347. 前 K 个高频元素
题目：347. 前 K 个高频元素
给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。
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]
说明:
- 你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。
- 你的算法的时间复杂度必须优于 O(n log n) , n 是数组的大小。
- 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。
- 你可以按任意顺序返回答案。
方法一：sort排序
思路：使用HashMap + ArrayList + sort，根据出现频率排序，返回频率最大的k个元素
运行数据：执行用时：16 ms，内存消耗：42.7 MB
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public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
for (int i : nums) {
map.put(i, map.getOrDefault(i, 0) + 1);
}
List<Map.Entry<Integer, Integer>> list = new ArrayList<Map.Entry<Integer,Integer>>(map.entrySet());
list.sort(new Comparator<Map.Entry<Integer, Integer>>() {
@Override
public int compare(Entry<Integer, Integer> o1,
Entry<Integer, Integer> o2) {
return o2.getValue().compareTo(o1.getValue());
}
});
int[] result = new int[k];
for (int i = 0; i < k; i++) {
result[i] = list.get(i).getKey();
}
return result;
}
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方法二：堆排序（大顶堆）
思路：使用PriorityQueue,维护大顶堆，返回k个堆顶元素
运行数据：执行用时：16 ms，内存消耗：42.4 MB
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public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
for (int i : nums) {
map.put(i, map.getOrDefault(i, 0) + 1);
}
PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> (map.get(o2) - map.get(o1)));
queue.addAll(map.keySet());
int[] result = new int[k];
for (int i = 0;!queue.isEmpty() && i < k; i++) {
result[i] = queue.poll();
}
return result;
}
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方法三：桶排序
思路：桶排序，将出现频率相同的放到一个桶中
运行数据：执行用时：12 ms，内存消耗：42.5 MB
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public int[] topKFrequent3(int[] nums, int k) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
for (int i : nums) {
map.put(i, map.getOrDefault(i, 0) + 1);
}
List<Integer>[] arr = new ArrayList[nums.length + 1];
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
int value = entry.getValue();
if (arr[value] == null) {
arr[value] = new ArrayList<>();
}
arr[value].add(entry.getKey());
}
int[] result = new int[k];
int t = 0;
for (int i = arr.length - 1; t < k && i > 0; i--) {
if (arr[i] == null) continue;
for (int item : arr[i]) {
result[t++] = item;
if (t == k) break;
}
}
return result;
}
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