[LeetCode]347. 前 K 个高频元素

题目

347. 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 <= 105
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进阶：你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。

方法1：HashMap+桶排

public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {//k:nums的每一个数，v:nums中每一个数出现的次数Map<Integer, Integer> freqMap = new HashMap<>();for (int x : nums) {freqMap.put(x, freqMap.getOrDefault(x, 0) + 1);}//bucket[freq]出现的次数，哪些数出现了freq次List<Integer>[] bucket = new List[nums.length + 1];for (int x : freqMap.keySet()) {int freq = freqMap.get(x);if (bucket[freq] == null) bucket[freq] = new ArrayList<>();bucket[freq].add(x);}List<Integer> res = new ArrayList<>();//从高到低freq开始收集resfor (int i = bucket.length - 1; i >= 0; --i) {if (bucket[i] != null) {for (int j = 0; j < bucket[i].size() && res.size() < k; j++) {res.add(bucket[i].get(j));}}}int[] ans = new int[res.size()];for (int i = 0; i < res.size(); i++) ans[i] = res.get(i);return ans;
}

方法2：HashMap+大根堆

 public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {//k:nums的每一个数，v:nums中每一个数出现的次数Map<Integer, Integer> freqMap = new HashMap<>();for (int x : nums) {freqMap.put(x, freqMap.getOrDefault(x, 0) + 1);}//做一个大根堆PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2.getValue() - o1.getValue());for (Map.Entry<Integer, Integer> e : freqMap.entrySet()) {pq.offer(e);}List<Integer> res = new ArrayList<>();while (res.size() < k) {res.add(pq.poll().getKey());}int[] ans = new int[res.size()];for (int i = 0; i < res.size(); i++) ans[i] = res.get(i);return ans;}

方法3：HashMap+TreeMap

        public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {//k:nums的每一个数，v:nums中每一个数出现的次数Map<Integer, Integer> freqMap = new HashMap<>();for (int x : nums) {freqMap.put(x, freqMap.getOrDefault(x, 0) + 1);}TreeMap<Integer, List<Integer>> treeMap = new TreeMap<>();for (int x : freqMap.keySet()) {int freq = freqMap.get(x);treeMap.putIfAbsent(freq, new ArrayList<>());treeMap.get(freq).add(x);}List<Integer> res = new ArrayList<>();while (res.size() < k) {Map.Entry<Integer, List<Integer>> e = treeMap.pollLastEntry();res.addAll(e.getValue());}int[] ans = new int[res.size()];for (int i = 0; i < res.size(); i++) ans[i] = res.get(i);return ans;}

方法4：快速排序

public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {//k: 元素num v:出现的频次Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int x : nums) map.put(x, map.getOrDefault(x, 0) + 1);List<int[]> freqList = new ArrayList<>();for (Map.Entry<Integer, Integer> e : map.entrySet()) {int num = e.getKey(), freq = e.getValue();freqList.add(new int[]{num, freq});}int[] res = new int[k];quickSort(freqList, 0, freqList.size() - 1, res, 0, k);return res;}/*** @param freqList 频次的list [0]为num [1]为freq* @param start    list的开始位置* @param end      list的结束位置* @param res      结果数组* @param resIndex 结果数组的当前待添加的下标索引* @param k        k*/
private void quickSort(List<int[]> freqList, int start, int end,int[] res, int resIndex, int k) {int pivotIndex = (int) (Math.random() * (end - start + 1)) + start;//随机选择哨兵Collections.swap(freqList, start, pivotIndex);//交换哨兵与start的位置int pivotFreq = freqList.get(start)[1];//当前的频次int index = start;for (int i = start + 1; i <= end; i++) {if (freqList.get(i)[1] >= pivotFreq) {//将频次高的放在左侧，频次低的放在右侧Collections.swap(freqList, index + 1, i);index++;}}Collections.swap(freqList, start, index);//将哨兵的位置放置在正确的位置if (index - start >= k) {//[start...index]段的元素比k多，需要在[start...index]段继续缩小范围quickSort(freqList, start, index - 1, res, resIndex, k);} else {for (int i = start; i <= index; i++) {//左侧部分即[start...index]都是需要的，开始收集res[resIndex++] = freqList.get(i)[0];}if (index - start + 1 < k) { // 当pivot和起点间的个数小于k时，则从pivot到end再继续找剩下的前（k - （pivot - start + 1））大的元素quickSort(freqList, index + 1, end, res, resIndex, k - (index - start + 1));}}}

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