LeetCode:347.前K个高频元素

方法 1：用 vector 存储键值对，按频率排序（简单直接）

class Solution {
public:
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        // 1. 统计每个元素的频率
        unordered_map<int, int> freq;
        for (int num : nums) {
            freq[num]++;
        }

        // 2. 将键值对存入vector，便于按频率排序
        vector<pair<int, int>> freq_vec(freq.begin(), freq.end());

        // 3. 按频率降序排序（第二个元素是频率）
        sort(freq_vec.begin(), freq_vec.end(), 
            [](const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) {
                return a.second > b.second; // 频率高的排在前
            });

        // 4. 取前k个元素的键
        vector<int> result;
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            result.push_back(freq_vec[i].first);
        }

        return result;
    }
};

进阶方法 2：用优先队列（堆）优化（时间复杂度 O (n log k)）

class Solution {
public:
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        // 1. 统计频率
        unordered_map<int, int> freq;
        for (int num : nums) {
            freq[num]++;
        }

        // 2. 用小顶堆存储前k个高频元素（堆顶是最小的高频元素）
        // 堆中元素是 (频率, 元素)，按频率升序排列
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;

        for (auto& pair : freq) {
            pq.push({pair.second, pair.first});
            // 当堆大小超过k，弹出最小的高频元素
            if (pq.size() > k) {
                pq.pop();
            }
        }

        // 3. 从堆中取出结果（此时堆中是前k个高频元素）
        vector<int> result;
        while (!pq.empty()) {
            result.push_back(pq.top().second);
            pq.pop();
        }
        // 由于堆是小顶堆，结果是从小到大的，如需保持高频在前可反转
        reverse(result.begin(), result.end());

        return result;
    }
};

用小顶堆只保留前 k 个高频元素，每次插入后若超过 k 就弹出最小的，效率更高，尤其当 n 很大而 k 较小时。