Leetcode题347、前K个高频元素（Python题解）Amazon面试题

问题：

题目来源：力扣（LeetCode）

leetcode347.前K个高频元素

难度：中等

分析：
本题解提供四种方法，分别是python的Counter技巧、堆、桶排序、快排。
对于python语言来说，这道题可以用python技巧一行做完，Counter的计数排序功能太强大。
堆天生适合求前k个最大/最小值。
桶适合计数排序的题目。
快排思想也适合寻找k大、k小元素。

解决方法：
1：Counter技巧

#python技巧
#直接使用Counter计数，直接取频数最大的几位
#collections.Counter(nums).most_common(k)代表取频数最大的k位，key和value打包成元组储存在列表中。
#*代表不确定几位，可有多位
#zip将对应位置元素打包成元组
#打包完后，第0个元素就是要求的，但是zip类型不能直接取，得先变成list，然后取第0位。
import collections
class Solution(object):def topKFrequent(self, nums, k):""":type nums: List[int]:type k: int:rtype: List[int]"""return list(zip(*collections.Counter(nums).most_common(k)))[0]

复杂度：O（nlogn）

2：堆方法

#堆方法
#python维护的是最小堆。频数取反入队。先将所有数据的频数和它本身一起存到堆里。频数取反，这样每一次取到的都是最小值，也就是实际上的最大值。
class Solution:def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:dic = collections.Counter(nums)heap, ans = [], []for i in dic:heapq.heappush(heap, (-dic[i], i))for _ in range(k):ans.append(heapq.heappop(heap)[1])return ans

复杂度：O（nlogn）

3：桶排序

#桶排序，用频数作为桶的标签，往桶里放元素，从频数最大桶开始取，取到数量都k个,就是前k个最大元素。
class Solution:def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:counter = collections.Counter(nums)n = len(nums)c2 = [[] for _ in range(n + 1)]for v, c in counter.items():c2[c].append(v)res = []for i in range(n, -1, -1):res.extend(c2[i])if len(res) == k:return res

复杂度：O（nlogn）

4：快速排序

#桶排序，用频数作为桶的标签，往桶里放元素，从频数最大桶开始取，取到数量都k个,就是前k个最大元素。
#快速排序
#分切分和找pivot两步走
class Solution:def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:counter = collections.Counter(nums)val = list(counter.keys())l, r = 0, len(val) - 1while l <= r:pivot = self.partition(val, l, r, counter)if pivot == k - 1:  #刚好找到k个值，结束return val[:k]if pivot > k - 1:   #pivot比k大，说明查找空间还能缩减r = pivot - 1else:   #pivot比k小，说明查找空间在右边一点l = pivot + 1
#切分def partition(self, val, l, r, counter):#随机找一个值，防止pivot值固定，导致切分的两边差距太大。找到pivot，并把pivot值换到最右边ran = random.randint(l, r)val[ran], val[r] = val[r], val[ran]#pivot是最右边的一个值，right指针记录比pivot大的值索引，往数组前面放pivot = rright = lfor i in range(l, r):if counter.get(val[i]) >= counter.get(val[pivot]):  #遇到大于pivot的就向前放val[i], val[right] = val[right], val[i]right += 1  #记录有多少个比pivot大的val[right], val[pivot] = val[pivot], val[right] #将pivot放到所有比它大的值的后面return right    #返回pivot的位置索引

复杂度：O（nlogn）

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