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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…