package com.lt.datastructure.MaxHeap; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.TreeMap; import com.lt.datastructure.Queue.PriorityQueue; /** LeetCode347 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…

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. 例如, 给定数组 [1,1,1,2,2,3] , 和 k = 2,返回 [1,2]. 注意: 你可以假设给定的 k 总是合理的,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. 这里已经明确的要求了时间复杂度,那么对于这种前k个元素问题,可以采用小根堆结构来解决,因为把元素变为了树状结构,所以在时间复杂度方面绝对是优于扫描数组的,定义一个优先队列(jdk提供的优先队列…

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 ≤ k ≤ number of unique ele…

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. import java.util.*; class Solution { static class Max…

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. 思路 可以用\(dict\)来统计最后用\(sorted\)方法来排序取出前k个即可 或者用\(colle…

目录 描述 解法一:排序算法(不满足时间复杂度要求) Java 实现 Python 实现 复杂度分析 解法二:最小堆 思路 Java 实现 Python 实现 复杂度分析 解法三:桶排序(bucket sort) 思路 Java 实现 Python 实现 复杂度分析 更多 LeetCode 题解笔记可以访问我的 github. 描述 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…

LeetCode:前K个高频元素[347] 题目描述 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. 题目分析 我们还是基于优先队列或者说是小顶堆来AC这…

1.题目:输入n个整数,找出其中最小的K个数. 例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4. 快排思路(掌握): class Solution { public: vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) { vector<int> result; || input.size()<k) return result; ; ; int index…

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.例如,给定数组 [1,1,1,2,2,3] , 和 k = 2,返回 [1,2].注意:    你可以假设给定的 k 总是合理的,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.详见:https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/description/C++: class Solution { pub…

题目描述 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. 题解 思路 统计每个数出现的次数,根据出现的次数再得到数,即为最终结果. 代码 class So…

1. 具体题目 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] 2. 思路分析 首先需要统计数组中各不同元素的出现频率,将其存入哈希表中.之后应将元素按照出现的频率排序,取频率最高的前 k 个元素.为了省去排序的时间,考虑创建一个数组将元素填入,该数组下标为元素的出现频率.由于可能存在出现频率相同的元素,所以将数组元素…

这道题主要涉及的是对数据结构里哈希表.小顶堆的理解,优化时可以参考一些排序方法. 原题 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. 原题url:htt…

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. class Solution { //前 K 个高频元素 public Li…

题目 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. 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problem…

问题描述 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]   提示: 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…

第一题150. 逆波兰表达式求值 根据 逆波兰表示法,求表达式的值. 有效的算符包括 +.-.*./ .每个运算对象可以是整数,也可以是另一个逆波兰表达式. 注意 两个整数之间的除法只保留整数部分. 可以保证给定的逆波兰表达式总是有效的.换句话说,表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0 的情况. ψ(｀∇´)ψ 我的思路 题目上提示的已经很清晰了 去掉括号后表达式无歧义,上式即便写成 1 2 + 3 4 + * 也可以依据次序计算出正确结果. 适合用栈操作运算:遇到数字则入栈:遇到算符则取出栈…

目录 题目 思路1(哈希表与排序) 代码 复杂度分析 思路2(建堆) 代码 复杂度分析 题目 347. 前 K 个高频元素 思路1(哈希表与排序) 先用哈希表记录所有的值出现的次数 然后将按照出现的次数进行从高到低排序 最后取前 k 个就是答案了 代码 class Solution { public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { HashMap<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<>(…

题目最终需要返回的是前 kk 个频率最大的元素,可以想到借助堆这种数据结构,对于 kk 频率之后的元素不用再去处理,进一步优化时间复杂度. 具体操作为: 借助 哈希表 来建立数字和其出现次数的映射,遍历一遍数组统计元素的频率维护一个元素数目为 k 的最小堆每次都将新的元素与堆顶元素(堆中频率最小的元素)进行比较如果新的元素的频率比堆顶端的元素大,则弹出堆顶端的元素,将新的元素添加进堆中最终,堆中的 k 个元素即为前 k个高频元素 class Solution { public: vector<i…

Top K Frequent Elements 347. Top K Frequent Elements [LeetCode] Top K Frequent Elements 前K个高频元素…

前 K 个高频元素问题 作者:Grey 原文地址: 前 K 个高频元素问题 题目描述 LeetCode 347. Top K Frequent Elements 思路 第一步,针对数组元素封装一个数据结构 public class Node { int v; int t; public Node(int value, int times) { v = value; t = times; } } 其中v表示数组元素,t表示数组元素出现的次数. 第二步,使用哈希表把每个元素的词频先存一下.其中key…

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…

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 ≤ k ≤ number of unique ele…

这个看着应该是使用堆排序,但我图了一个简单,所以就简单hash表加选择排序来做了. 使用结构体: typedef struct node { struct node *pNext; int value; // 数值 int frequency; // 频率 }NODE_S; 思路: hash表用来存储每个值对应的频率,每读到一个数字,对应的频率就加1. 然后从表中再把这些数据读取出来. 先创建两个长度为k的数组,一个用来记录频率,一个用来记录对应的数值. 读取数据的时候,使用频率做排序,在排序的…

python 版方法1:链表 class Solution(object): def topKFrequent(self, nums, k): """ :type nums: List[int] :type k: int :rtype: List[int] """ sets=list(set(nums)) count=[[sets[i],nums.count(sets[i])] for i in range(len(sets))]#第一维元素,第…

通过hash map遍历一遍存储出现的次数,通过小顶堆存储k个元素 //设想利用hash map来存储每个元素的个数:采用小顶堆存储k个元素:timeO(n+klogk)spaceO(n+k) class Solution { public: vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) { ) return{}; vector<int> res; unordered_map<int,int>…

LeetCode:前K个高频单词[692] 题目描述 给一非空的单词列表,返回前 k 个出现次数最多的单词. 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序.如果不同的单词有相同出现频率,按字母顺序排序. 示例 1: 输入: ["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2 输出: ["i", "lov…

对于曾经,假设要我求第k小元素.或者是求前k大元素,我可能会将元素先排序,然后就直接求出来了,可是如今有了更好的思路. 一.线性时间内求第k小元素 这个算法又是一个基于分治思想的算法. 其详细的分治思路例如以下: 1.分解:将A[p,r]分解成A[p,q-1]和A[q+1,r]两部分.使得A[p,q-1]都小于A[q],A[q+1,r]都不小于A[q]; 2.求解:假设A[q]恰好是第k小元素直接返回,假设第k小元素落在前半区间就到A[p,q-1]递归查找.否则到A[q+1,r]中递归查找. 3…

题目描述 以尽可能小的代价返回某无序系列中的两个最大值,当有重复的时设置某种机制进行选择. 题解 首先要考虑的是重复的数的问题. A.不处理重复数据方法:在处理第k大的元素时不处理重复的数据,也就是将原数组进行降序排序后,下标为k-1的元素. B.去除重复数据方法:忽略重复的数据,这时候需要首先对a进行去重处理(可以用哈希表),然后再按A的方法求解. 先排序,再求解: 用快排或堆排序,平均时间复杂度为O(N*logN),然后取出前k个,于是总时间复杂度为O(NlogN)+O(k)=O(NlogN…

海量数据中找出前k大数(topk问题) 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿…

Given a non-empty list of words, return the k most frequent elements. Your answer should be sorted by frequency from highest to lowest. If two words have the same frequency, then the word with the lower alphabetical order comes first. Example 1: Inpu…