题干
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。
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。
你的算法的时间复杂度必须优于 O(n log n) , n 是数组的大小。
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。
想法
O(n log n) 暗示堆排序
ok，那就经典哈希表➕堆
哈希表统计出现次数
用小跟对保存出现频率大的前k个
Java代码
package daily;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.PriorityQueue;
public class TopKFrequent {
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
if(nums.length==0){
return null;
}
int[] ans = new int[k];
HashMap<Integer, Integer> count = new HashMap<>();
for (int num : nums
) {
if (count.containsKey(num)) {
count.put(num, count.get(num) + 1);
} else {
count.put(num, 1);
}
}
//小根堆
PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return count.get(o1) - count.get(o2);
}
});
for (Integer i : count.keySet()
) {
//没满 直接加
if (heap.size() < k) {
heap.add(i);
//满了 比堆里最小的大 才加
} else if (count.get(i) > count.get(heap.peek())){
heap.poll();
heap.add(i);
}
}
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
ans[i] = heap.poll();
}
return ans;
}
public static void main(String[] args){
TopKFrequent topKFrequent=new TopKFrequent();
int []nums = {3,0,1,0};
int k = 1;
System.out.println(Arrays.toString(topKFrequent.topKFrequent(nums,k)));
}
}