LeetCode--347.前 K 个高频元素（栈和队列）

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。

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]

示例 3：

输入：nums = [1,2,1,2,1,2,3,1,3,2], k = 2

输出：[1,2]

提示：

1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
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 n) ，其中 n 是数组大小。

解题思路

该题借助Map，key为num，value为出现次数，来统计出现的数字次数。

借助PriorityQueue，优先级队列（大顶堆/小顶堆）的一种实现方式，来对Map中的元素进行频率排序。

大顶堆的定义：

1、大顶堆是一棵完全二叉树，每个父节点的值都大于或等于其子节点的值。

2、在堆结构中，堆顶（根节点）始终是整个集合中的最大元素。

代码

java 复制代码

class Solution {
    // 基于大顶堆实现
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 用Map来存放数和频率,key为数,value为频率
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for(int num : nums){
            // 从1开始计数
            map.put(num,map.getOrDefault(num,0) + 1);
        }
        // 使用PriorityQueue实现大顶堆
        // Comparator接口默认返回o1-o2,在PriorityQueue中默认为小顶堆
        // 这里重写Comparator接口的compare方法(o1, o2) -> o2[1] - o1[1],频率相减
        // 变成大顶堆排序
        PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((o1,o2) -> o2[1] - o1[1]);
        for(Map.Entry<Integer,Integer> entry : map.entrySet()){
            // 向PriorityQueue中插入数据
            pq.add(new int[] {entry.getKey(),entry.getValue()});
        }
        int[] result = new int[k];
        for(int i=0; i<k; i++){
            // 将前k个高频率插入返回数组
            result[i] = pq.poll()[0];
        }
        return result;
    }
}