[MarsCode 系列] 查找热点数据

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 < = n u m s . l e n g t h < = 1 0 5 {1 <= nums.length <= 10^5} 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

你所设计算法的时间复杂度必须优于 O ( n l o g n ) {O(n log n)} O(nlogn) ，其中 n 是数组大小。

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]

解题

这道题目，如果直接关键字排序的话可能会超时，在这里我使用了堆来优化时间复杂度，使其可以满足题目的需求。

c++：

cpp 复制代码

#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <queue>

// 定义一个比较函数，用于优先队列的排序
struct Compare {
    bool operator()(const std::pair<int, int>& a, const std::pair<int, int>& b) {
        return a.second < b.second;
    }
};

// 优化后的 solution 函数
std::vector<int> Solution(const std::vector<int>& nums, int k) {
    std::unordered_map<int, int> frequencyMap;
    std::priority_queue<std::pair<int, int>, std::vector<std::pair<int, int>>, Compare> pq;

    // 统计频率并维护优先队列
    for (int num : nums) {
        frequencyMap[num]++;
        pq.push({num, frequencyMap[num]});
    }

    std::vector<int> result;
    while (k --) {
        result.push_back(pq.top().first);
        pq.pop();
    }

    return result;
}

bool EqualArr(std::vector<int> a, std::vector<int> b) {
    bool flag = true;
    for (int i = 0; i < a.size(); i ++) {
        if (a[i] != b[i]) {
            flag = false;
        }
    }
    return flag;
}


int main() {
    std::cout << EqualArr(Solution({1, 1, 1, 2, 2, 3}, 2), std::vector<int>(1, 2)) << std::endl;  // 输出 1 表示通过
    std::cout << EqualArr(Solution({1}, 1), std::vector<int>(1)) << std::endl;                    // 输出 1 表示通过
    return 0;
}

go:

go 复制代码

package main

import (
    "container/heap"
    "fmt"
)

type Element struct {
    num   int
    count int
}

// 定义一个最小堆
type MinHeap []Element

func (h MinHeap) Len() int           { return len(h) }
func (h MinHeap) Less(i, j int) bool { return h[i].count < h[j].count }
func (h MinHeap) Swap(i, j int)      { h[i], h[j] = h[j], h[i] }

func (h *MinHeap) Push(x interface{}) {
    *h = append(*h, x.(Element))
}

func (h *MinHeap) Pop() interface{} {
    old := *h
    n := len(old)
    x := old[n-1]
    *h = old[0 : n-1]
    return x
}

func topKFrequent(nums []int, k int) []int {
    frequencyMap := make(map[int]int)
    for _, num := range nums {
        frequencyMap[num]++
    }

    minHeap := &MinHeap{}
    heap.Init(minHeap)

    for num, count := range frequencyMap {
        heap.Push(minHeap, Element{num, count})
        if minHeap.Len() > k {
            heap.Pop(minHeap)
        }
    }

    result := make([]int, k)
    for i := k - 1; i >= 0; i-- {
        element := heap.Pop(minHeap).(Element)
        result[i] = element.num
    }

    return result
}


func EqualArr(a []int, b []int) bool {
	flag := true
	for i := 0; i < len(a); i ++ {
		if a[i] != b[i] {
			flag = false
		}
	}
	return flag
}

func main() {
    fmt.Println(EqualArr(topKFrequent([]int{1, 1, 1, 2, 2, 3}, 2), []int{1, 2}))
    fmt.Println(EqualArr(topKFrequent([]int{1}, 1), []int{1}))
}