leetcode347——前K个高频元素—

题目要求：

分析：
这种题目又来了，根深蒂固的HashMap思想绝对是呼之欲出。于是不假思索，先用HashMap求出每个数字有几个再说。
求出每个数字的频率之后，我们想要求出第k高的频率的元素，并且时间复杂度必须优于O(nlog n)，那么该如何求呢？
我们应该想到，堆的时间复杂度正好是O(nlog n)，可以用堆来求。而堆是可以利用优先队列PriorityQueue来求的。
我们想要求出第k个频率的数字，那么肯定要堆这些数字出现的次数进行排列，那么优先队列正好是最合适的求法，我们可以让它最先pop出来的是最大值，至于这个排序方法，就是利用匿名内部类，把compare方法给重写一下，这个方法已经用过多次了。
然后就可以取出map中的key值与优先队列中的peek值进行比较了，如果队列没满（队列的容量为k），则将他们加入进来，如果队列满了，并且现在遍历到的这个值大于队列中的peek值，就把队列中最小的给remove掉，然后把这个值给add进去。
最后只要把优先队列中的值给弹出，然后再add到list中去就可以了。

具体代码如下：

class Solution {public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {if(nums == null || nums.length == 0)return new ArrayList<>();Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for(int num : nums) {if(!map.containsKey(num)) {map.put(num, 1);} else {map.put(num, map.get(num) + 1);}}// 遍历map，用最小堆保存频率最大的k个元素PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {@Overridepublic int compare(Integer a, Integer b) {return map.get(a) - map.get(b);}});//将Map中所有的键存入到set集合中for (Integer key : map.keySet()) {if (pq.size() < k) {pq.add(key);} else if (map.get(key) > map.get(pq.peek())) {pq.remove();pq.add(key);}}// 取出最小堆中的元素List<Integer> list = new ArrayList<>();while (!pq.isEmpty()) {list.add(pq.remove());}return list;}
}

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