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…

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…

public class Solution { public IList<int> TopKFrequent(int[] nums, int k) { var dic = new Dictionary<int, int>(); foreach (var num in nums) { if (!dic.ContainsKey(num)) { dic.Add(num, ); } else { dic[num]++; } } var list = dic.OrderByDescendin…

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…

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] """ """ 用dict实现的木桶排序 解法一…

通过维护最小堆排序,使用heapq模块 一般使用规则:创建列表 heap = [] 函 数                                                           描 述                                                      heapq.heappush(heap, x)                                        将x压入堆中                   …

题目要求:求前K个最频繁出现的数字. 1.很容易想到,使用HashMap<Integer,Integer>来存储<number,frequency>键值对 1 int n = nums.length; 2 Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(n); 3 4 for (int num : nums) { 5 map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1); 6 } 2.接下来…

优先队列[priority queue] 普通的队列是一种先进先出的数据结构,元素在队列尾追加,而从队列头删除. 优先队列特点:在优先队列中,元素被赋予优先级. 当访问元素时,具有最高优先级的元素最先删除.优先队列具有最高级先出 (first in, largest out)的行为特征. 优先队列通常采用堆数据结构来实现. 队列:先进先出(FIFO—first in first out) 堆栈:先进后出 (FILO—First-In/Last-Out) 可以将优先级队列想象为已修改的队列,但是当…

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★➤微信公众号:山青咏芝(shanqingyongzhi)➤博客园地址:山青咏芝(https://www.cnblogs.com/strengthen/)➤GitHub地址:https://github.com/strengthen/LeetCode➤原文地址:https://www.cnblogs.com/strengthen/p/10964064.html ➤如果链接不是山青咏芝的博客园地址,则可能是爬取作者的文章…