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。...题目解析 解法一：最小堆 题目最终需要返回的是前 k 个频率最大的元素，可以想到借助堆这种数据结构，对于 k 频率之后的元素不用再去处理。 ?...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 ?...代码实现如下： //基于桶排序求解「前 K 个高频元素」 class Solution { public List topKFrequent(int[] nums, int k
LeetCode 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 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 思路： 1. map 进行统计，出现的次数， 2....根据List 的 value 值进行排序 4....输出的前 K 个值就是 前 K 个高频元素 AC 代码 class Solution { public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
一 题目: 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] 二 思路: 使用小根堆来保留出现次数最多的k个数,堆顶为最多的k个数里的最小值 排序规则采用外部的map...进行关联 三 代码: class Solution { public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { //统计每个数字的数量...,堆顶保留的k个最大的里面的最小值 final PriorityQueue queue = new PriorityQueue(Comparator.comparingInt...()) < value) { //只保留前k个数字 queue.poll(); queue.add
LeetCode 347 前 K 个高频元素 题目描述 给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 高的元素。...样例 样例输入1 nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 样例输出1 [1,2] 样例输入2 nums = [1], k = 1 样例输出2 [1] 算法与数据结构 优先级队列
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。...<= 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...h.data[i] i=l }else{ break } } } 源码： 解法二： 解题思路 1，将数组转化成数字、频次对 2，我们知道快速排序的复杂度是...nlogn，且每一次排序后，pivot前面的元素都比pivot大，后面的都比pivot小 3，类比这个思路： A，pivot==k,pivot前面的元素就是所求，得解 B，pivot>k,我们继续在...0到 pivot 之间寻找 C，pivotk 我们在pivot 和len之间寻找 4，所以可以结合快速排序来求结果 源码： func topKFrequent(nums []int, k int)
# LeetCode-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。...总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 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。 你可以按任意顺序返回答案。...# 解题思路 方法1、最小堆： 首先利用Map来计算数组中数字出现的频率 之后利用一个优先队列，在存储的过程中按照频率进行排序，且只存储频率最高的前K个数 由于题目要求的顺序可以不同，所以最后一次弹出queue...第二步建立堆，堆中添加一个元素的复杂度是 O(log(k))，要进行 N 次复杂度是 O(N)。 最后一步是输出结果，复杂度为 O(klog(k))。第二步和最后一步复杂度综合O(Nlog(k))。
这道题主要涉及的是对数据结构里哈希表、小顶堆的理解，优化时可以参考一些排序方法。 原题 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。...此处的时间复杂度为O(n) 其次，因为需要查找频率前 k 高的元素，所以我们肯定是需要排序的，时间复杂度为O(n log n)的排序方法有许多，快速排序、堆排序等，我是用的堆排序，使用小顶堆，这样在每次入堆的时候...桶排序优化 针对排序，我想到了一个优化，利用桶排序，其时间复杂度为O(n)，主要是浪费空间，因为需要申请额外的数组，下标代表出现的次数，元素我用的是 LinkedList，这样可以存储多个。...那么这个在进行输出时，只要从后往前进行遍历，当结果的数量达到 k 时，就可以停止了。...array[count] = list; } list.add(key); } // 倒着遍历数组，直到找到K个元素
1、优先队列的经典问题，在1000000个元素中选出前100名元素，题型模式如在N个元素中选出前M个元素。 ...在这里面的关键就是M远远小于N的，如果M是1，是很简单的，只需要遍历一遍，此时时间复杂度是O(n)级别的，但是此时要选出前M个元素，如果M不等于1的话，就有点麻烦了，此时也可以将100万个元素进行一下排序...，对于100万个元素，使用归并排序还是快速排序，都可以在O(NlogN)的时间复杂度内完成任务，排序之后可以直接取出前一百名元素。 ...需要注意的是这里虽然要选出前M个元素，前M个元素默认是前M个最大的元素，但是实际上需要的是一个最小堆，我们要能够非常快速的取出当前看到的前M个元素中的最小的那个元素，我们不断的将当前可以看到的前M大的元素中那个最小的元素进行替换...，是我们当前看到的前k个频次最高的元素， 103 // 此时，新遍历的一个key，此时这个key的频次可能比当前这前k个频次最高的元素中 104
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。 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。...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。 你可以按任意顺序返回答案。...基本思路是先把元素和元素个数存入字典, 然后反转key-value. 因为value 有重复的情况, 所以把重复对应的key以List形式作为值....再次就是对字典按键排序, 值列表合并, 列表二维转一维....cd[rd[x]] = [x] else: cd.setdefault(rd[x], []).append(x) # 字典按键排序
虽然tag是中等难度，感觉还是比较简单的，不难想到对每一个数记录它的出现次数，然后按照出现次数从大到小排序输出就好了，主要是实现方法，这里我用了的是map+vector+pair，用时已经是我最快的了...---- AC代码： class Solution { public: vector topKFrequent(vector& nums, int k) {...return a.first < b.first; return a.second > b.second; }); for(int i=0;ik;
前 K 个高频元素) https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/ 题目描述 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。...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...前置知识 公司 暂无 思路 通过哈希表进行存储 关键点 代码 语言支持：Python3 Python3 Code: class Solution: def topKFrequent(self
# LeetCode-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。...，且 1 ≤ k ≤ 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。 你可以按任意顺序返回答案。...# 解题思路 方法1、最小堆： 首先利用Map来计算数组中数字出现的频率 之后利用一个优先队列，在存储的过程中按照频率进行排序，且只存储频率最高的前K个数 由于题目要求的顺序可以不同，所以最后一次弹出queue...第二步建立堆，堆中添加一个元素的复杂度是 O(log(k))，要进行 N 次复杂度是 O(N)。 最后一步是输出结果，复杂度为 O(klog(k))。第二步和最后一步复杂度综合O(Nlog(k))。
1,问题简述 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。...2，示例 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。...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。 你可以按任意顺序返回答案。 3，题解思路 键值对集合使用。...{ public static void main(String[] args) { int[] nums = {1, 1, 1, 2, 2, 3}; int k
1，问题简述 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。...k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 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。 你可以按任意顺序返回答案。...} return array; } } 5，题解程序图片版 6，总结 hashMap键值对集合加上堆排序的使用，也算是堆，即优先级队列的使用吧，一般自己的写法都是很常规的写法...，所以看懂java语法就知道怎么个意思了。
题目: 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。...总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。...解题思路: 这道题大致解题步骤是: 频率统计 --> 按频率排序 --> 返回频率最高的前 K 个元素 注意点: 题目要求时间复杂度优于 O(n log n) 首先频率统计最优雅的方法应该是借助哈希映射...重点是返回前 K 个频率最高的元素, 所以另一种更简单的方法是直接借助 堆(优先队列) 这种数据结构 维护一个 大小为 K 的堆来动态存储前 K 个频率最高的元素, 其时间复杂度为 O(n) 代码:...heapq 堆数据结构, 有两个函数: nlargest nsmallest 例如 heapq.nsmallest(n, nums) 表示取迭代器 nums 前 n 个最大元素, 该函数还能接受一个
别着急，还有一个需求就是公司每个月都会进行抽奖福利，抽奖的方式是，老板随机抽取贡献值为第 K 大的贡献值的员工送出福利一份，共选取 n 位，而不是评功论赏了，如果让你实现一个系统，你该如何实现呢？...因为我们不断的将大区间分成小区间，然后一直分下去，不对，一直分总有一个尽头的，所以这也是递归的终止条件。当满足这个条件时，就不再继续往下进行递归，那么快速排序的递归条件是什么呢？...最关键的是快速排序中有一个分区函数 partition，分区函数的作用就是随机找到一个区分点 pivot，然后对数据进行分区，该函数会返回分区后 pivot 的下标。 我们好奇的是如何进行分区的？...还有一种极端的情况就是，如果原数据是一组有序数据，如果每次都要选择最后一个元素为区分点，大约需要进行 n 次操作，每次遍历 n/2 个元素，所以时间复杂度就会推化成 O(n²)。...如果等于 K ，那么数组中下标为 p 的元素就是第 K 大数据。 ? 如上图的 5 就是第四大数据，但是它在数组中的下标为 3，所以需要加 1。
题目描述 前 K 个高频元素 中等 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。...5 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...然后你可以直接按照出现次序排序，但是这样排序最快要O(nlogn),可以进一步优化，用优先队列来做： 先开一个小根堆，让上面计算出的元素和频次依次入队。...如果队列中元素数量小于k个，新元素直接入队，如果已有k个，则让队头元素频次（队中最小）和新元素的出现频次比较，如果新元素的出现频次小于队头元素频次，说明队列中k个元素频次均大于当前新元素，所以舍弃该新元素...反之如果新元素频次大于队头元素频次，则队头出队，新元素插入。最终队列中的k个元素就是出现频次最高的k个元素了。
return a.second >= b.second; } }; vector topKFrequent(vector& nums, int k)...& num : nums) val2cnt[num]++; for (auto& [val, cnt] : val2cnt) { if (q.size() k)...q.emplace(val, cnt); else if (q.size() == k && cnt > q.top().second) {
题目 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。...示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的...快排解题 参考：寻找数组内第K大的元素 类似题目：LeetCode 973....最接近原点的 K 个点（排序/优先队列/快排） class Solution { //C++ public: int findKthLargest(vector& nums, int...k) { k = nums.size()-k;//排序后的位置 return findKthL(nums,k,0,nums.size()-1); } private
1 题目描述 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。...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 4 思路 队列： 哈希的作用是记录每个元素的出现次数...堆： 首先遍历整个数组，并使用哈希表记录每个数字出现的次数，并形成一个「出现次数数组」。找出原数组的前k个高频元素，就相当于找出「出现次数数组」的前k大的值。...最简单的做法是给「出现次数数组」排序。但由于可能有O(N)个不同的出现次数(其中Ⅳ为原数组长度)，故总的算法复杂度会达到O(N log N)，不满足题目的要求。...如果堆顶更大，说明至少有k个数字的出现次数比当前值大，故舍弃当前值;否则，就弹出堆顶，并将当前值插入堆中。 遍历完成后，堆中的元素就代表了「出现次数数组」中前k大的值。
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