LeetCode347—Top K Frequent Elements

Myth丶恋晨 2022-08-21 13:39 256阅读 0赞

LeetCode347—Top K Frequent Elements

五一刚收假,状态不是很好,赶紧刷个题恢复一下技术。

原题

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.

For example,
Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2].

分析

题目中的示例输入输出给的不是很好,但题目意思还算比较清晰。就是说找出容器中出现次数排行前K的数,所以说需要以下几步:

  1. 统计出容器中每个元素出现的次数
  2. 对容器按照出现次数进行排序(从大到小)
  3. 取排好序的前K个元素即可。

思路很简单就是要选择数据结构和算法了:

  1. 数据结构的话,可以使用map和pair来建立元素和个数的一一对应关系。
  2. 题目中说要求时间复杂度在O(nlogn),那对我们的排序算法就有要求,考虑到平均复杂度为O(nlogn)常见的就是堆排序和归并排序了(这里考虑到快排在最坏情况下时间复杂度为O(n2))。

我们知道优先级队列的底层实现和堆排序类似,默认情况下是大顶堆。这样的话事实上就偷了个懒,不用我们写排序算法,将元素插入优先队列(设定元素的出现次数为优先级),然后对前K个元素出队即可。

注:
这里有一点需要注意,虽然说是从大到小排序,但由于堆这种特殊结构,每次都是将根元素(堆中最大元素)换出堆,也就是说,如果使用优先级队列,每次出队的元素必然是优先级最高的,所以我们直接使用默认的大顶堆,从小到大排序即可。

代码

  1. class Solution {
  2. public:
  3. typedef pair<int, int> PAIR;
  4. vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
  5. unordered_map<int, int >count;
  6. for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
  7. {
  8. count[nums[i]]++;//计数
  9. }
  10. //优先级队列默认是大顶堆(从小到大排序)
  11. //unordered_map默认按Key排序
  12. //因此优先级队列每次出队为最大值
  13. priority_queue<PAIR>tmpres;
  14. for (auto it = count.begin(); it != count.end(); it++)
  15. {
  16. tmpres.push(PAIR(it->second,it->first));//插入优先级队列
  17. }
  18. vector<int> result;//保存结果集
  19. for (int i = 0; i < k; i++)
  20. {
  21. result.push_back(tmpres.top().second);
  22. tmpres.pop();
  23. }
  24. return result;
  25. }
  26. };

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